理解LSTM/RNN中的Attention机制
转自：http://www.jeyzhang.com/understand-attention-in-rnn.html，感谢分享！ 导读 目前采用编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构的模型非常热门，是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果。这种结构的模型通常 ...
原文：Deep Learning基础--理解LSTM/RNN中的Attention机制
导读 目前采用编码器 解码器 Encode Decode 结构的模型非常热门，是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果。这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示，对于长度较短的输入序列而言，该模型能够学习出对应合理的向量表示。然而，这种模型存在的问题在于：当输入序列非常长时，模型难以学到合理的向量表示。 在这篇博文中，我们将探索加入LSTM RNN模型中的atten ...
2017-09-22 10:32 5 33480 推荐指数：
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