QA系统Match-LSTM代码研读 背景 在QA模型中,Match-LSTM是较早提出的,使用Prt-Net边界模型。本文是对阅读其实现代码的总结。主要思路是对照着论文和代码,对论文中模型的关键结构,查看代码中的具体实现。参考代码是MurtyShikhar实现的。 模型简介 模型的输入 ...
先上模型结构图, LSTM模型的话,rnn的一种,用法很常见基本上就是用来做序列模型的encoding,有很多的关于LSTM的paper自行谷歌 下面这个模型是我自己试验出来的,效果还不错,可以用来做聊天机器人的深度学习训练,只要有语料库 用了embedding bidirectional LSTM full connected max pooling 这些方法,也不难 最后还是上一段tensor ...
2017-03-16 15:35 1 1793 推荐指数:
QA系统Match-LSTM代码研读 背景 在QA模型中,Match-LSTM是较早提出的,使用Prt-Net边界模型。本文是对阅读其实现代码的总结。主要思路是对照着论文和代码,对论文中模型的关键结构,查看代码中的具体实现。参考代码是MurtyShikhar实现的。 模型简介 模型的输入 ...
Word Embedding Word Embedding是一种词的向量表示,比如,对于这样的“A B A C B F G”的一个序列,也许我们最后能得到:A对应的向量为[0.1 0.6 -0.5],B对应的向量为[-0.2 0.9 0.7]。 之所以希望把每个单词变成一个向量,目的还是为了 ...
摘自:http://www.voidcn.com/article/p-ntafyhkn-zc.html (二)LSTM模型 1.长短期记忆模型(long-short term memory)是一种特殊的RNN模型,是为了解决RNN模型梯度弥散的问题而提出的;在传统的RNN中,训练算法使用 ...
循环神经网络在网络中引入了定性循环,使得信号从一个神经元传递到下一个神经元并不会马上消失,而是继续存活,隐藏层的输入不仅包括上一层的输出,还包括上一时刻该隐藏层的输出。 循环神经网络的发展有两个方向:一是增加隐藏层的功能,如simple RNN,GRU,LSTM,CW-RNN;另外一个是双向 ...
DSSM、CNN-DSSM、LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来帮助。 ...
导语 在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下Query和Doc的语义相似度、feeds场景下Doc和Doc的语义相似度、机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等。本文通过介绍DSSM、CNN-DSSM、LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来 ...
目录 RNN 为什么会出现RNN RNN模型架构 多输入单输出 单输入多输出 多输入多输出 梯度消失和梯度爆炸 LSTM 为什么会出现LSTM呢? LSTM模型结构 ...