近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展。基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,下面是一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结 ...
注意力机制 Attention Mechanism 在自然语言处理中的应用 近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展。基于注意力 attention 机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理 NLP 领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结,和大家一起分享。 Att ...
2016-10-12 11:15 9 56612 推荐指数:
近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展。基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,下面是一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结 ...
自然语言处理中的自注意力机制(Self-attention Mechanism) 近年来,注意力(Attention)机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中,之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结(可见http://www.cnblogs.com ...
一.最常见的self-attention 对于自注意力机制而言,我们有的时候会遇到词性分类的任务,比如说给定一句话,我想知道这句话当中每一个单词的词性。但是使用双向lstm呢,会有很多信息被忽略掉,尤其是一些位于后面的词很可能前面的词对它的影响没有那么大,即使我们的lstm考虑了一些遗忘 ...
注:本文出自Bin的专栏blog.csdn.NET/xbinworld。 Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的;比如这两年比较热的image caption的应用 ...
自然语言处理中的Attention机制 1. 前言 最开始Attention只是人们的直觉,后来被第一次应用到机器翻译中的词对其任务中。Attention机制利用每个元素被赋予的重要性评分来对序列数据进行编码。目前Attention机制有很多的变体,并且应用到了不同的任务中 ...
注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用,无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中,都很容易遇到注意力模型的身影。所以,了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很大的必要。 人类的视觉注意力 从注意力模型的命名方式看,很明显其借鉴了人类的注意力 ...
近年来,注意力(Attention)机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中。随着注意力机制的深入研究,各式各样的attention被研究者们提出,如单个、多个、交互式等等。去年6月,google机器翻译团队在arXiv上的《Attention is all you need ...
。 一、注意力机制可以解决什么问题? 神经网络中的注意力机制(Attention Mechanism)是在计 ...