NLP与深度学习（三）Seq2Seq模型与Attention机制
1. Attention与Transformer模型 Attention机制与Transformer模型，以及基于Transformer模型的预训练模型BERT的出现，对NLP领域产生了变革性提升。现在在大型NLP任务、比赛中，基本很少能见到RNN的影子了。大部分是BERT（或是其各种变体 ...
原文：深度学习之seq2seq模型以及Attention机制
RNN，LSTM，seq seq等模型广泛用于自然语言处理以及回归预测，本期详解seq seq模型以及attention机制的原理以及在回归预测方向的运用。 . seq seq模型介绍 seq seq模型是以编码 Encode 和解码 Decode 为代表的架构方式，seq seq模型是根据输入序列X来生成输出序列Y，在翻译，文本自动摘要和机器人自动问答以及一些回归预测任务上有着广泛的运用。以en ...
2017-11-14 18:49 0 8972 推荐指数：
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【说在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，职业场的小白。以下内容仅为个人见解，欢迎批评指正，不喜勿喷！[认真看图][认真看图] 【补充说明】深度学习中的序列模型已经广泛应用于自然语言处理（例如机器翻译等）、语音识别、序列生成、序列分析等众多领域！ 【再说一句】本文主要介绍深度学习中序列模型 ...
从Seq2seq到Attention模型到Self Attention
Seq2seq Seq2seq全名是Sequence-to-sequence，也就是从序列到序列的过程，是近年当红的模型之一。Seq2seq被广泛应用在机器翻译、聊天机器人甚至是图像生成文字等情境。 seq2seq 是一个Encoder–Decoder 结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是 ...
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Seq2Seq模型 与 Attention 策略
Seq2Seq模型 传统的机器翻译的方法往往是基于单词与短语的统计，以及复杂的语法结构来完成的。基于序列的方式，可以看成两步，分别是 Encoder 与 Decoder，Encoder 阶段就是将输入的单词序列(单词向量)变成上下文向量，然后 decoder根据这个向量来预测翻译 ...
Seq2Seq和Attention机制入门介绍
Sequence Generation 引入 在循环神经网络（RNN）入门详细介绍一文中，我们简单介绍了Seq2Seq，我们在这里展开一下 一个句子是由 characters（字） 或 words（词） 组成的，中文的词可能是由数个字构成的。 如果要用训练RNN写句子的话 ...
【深度学习篇】--Seq2Seq模型从初识到应用
一、前述 架构： 问题： 1、压缩会损失信息 2、长度会影响准确率 解决办法： Attention机制：聚焦模式 “高分辨率”聚焦在图片的某个特定区域并以“低分辨率”，感知图像的周边区域的模式。通过大量实验证明，将attention机制应用在机器翻译，摘要生成，阅读理解 ...