从rnn到lstm，再到seq2seq（一）
rnn的的公式很简单： 对于每个时刻，输入上一个时刻的隐层s和这个时刻的文本x，然后输出这个时刻的隐层s。对于输出的隐层s 做个ws+b就是这个时刻的输出y。 rnn的实现： lstm只是网络结构上个对rnn进行改进，它同时增加一个单元叫做state状态 ...
原文：从rnn到lstm，再到seq2seq（二）
从图上可以看出来，decode的过程其实都是从encode的最后一个隐层开始的，如果encode输入过长的话，会丢失很多信息，所以设计了attation机制。 attation机制的decode的过程和原来的最大的区别就是，它输出的不只是基于本时刻的h，而是基于本时刻的h和C的concat矩阵。 那么C是什么，C就是encode的h的联合 见最后一张图的公式 ，含义非常明显了，就是我在decod ...
2017-05-21 13:16 0 4697 推荐指数：
相关推荐
RNN/LSTM/GRU/seq2seq公式推导
概括：RNN 适用于处理序列数据用于预测，但却受到短时记忆的制约。LSTM 和 GRU 采用门结构来克服短时记忆的影响。门结构可以调节流经序列链的信息流。LSTM 和 GRU 被广泛地应用到语音识别、语音合成和自然语言处理等。 1. RNN RNN 会受到短时记忆的影响。如果一条序列 ...
RNN、LSTM、Seq2Seq、Attention、Teacher forcing、Skip thought模型总结
RNN RNN的发源： 单层的神经网络（只有一个细胞，f(wx+b)，只有输入，没有输出和hidden state） 多个神经细胞（增加细胞个数和hidden state，hidden是f(wx+b)，但是依然没有输出） 这里RNN同时和当前的输入有关系，并且是上一层的输出 ...
深度学习中的序列模型演变及学习笔记（含RNN/LSTM/GRU/Seq2Seq/Attention机制）
的演变路径，和往常一样，不会详细介绍各算法的具体实现，望理解！ 一、循环神经网络RNN 1. RNN ...
seq2seq模型详解及对比（CNN，RNN，Transformer）
一，概述 在自然语言生成的任务中，大部分是基于seq2seq模型实现的（除此之外，还有语言模型，GAN等也能做文本生成），例如生成式对话，机器翻译，文本摘要等等，seq2seq模型是由encoder，decoder两部分组成的，其标准结构如下： 原则上encoder ...
神经机器翻译（seq2seq RNN）实现详解
http://c.biancheng.net/view/1947.html seq2seq 是一类特殊的 RNN，在机器翻译、文本自动摘要和语音识别中有着成功的应用。本节中，我们将讨论如何实现神经机器翻译，得到类似于谷歌神经机器翻译系统得到的结果（https ...
seq2seq
网络输入是一个序列，一句话，图像的某一行，都可以认为是一个序列， 网络输出的也是一个序列。 RNN的架构 我们把所有的输出o连起来，就成了一个序列。 rnn有一些缺点，lstm可以加入一个遗忘单元，然后控制哪些需要记住，哪些需要忘记。 机器翻译： 现在的机器翻译已经达到 ...
Seq2Seq原理详解
一、Seq2Seq简介 seq2seq 是一个Encoder–Decoder 结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序列。Encoder 中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达，Decoder 将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列。 很多自然语言处理任务 ...