Attention-based Model
一、Attention与其他模型 1、LSTM、RNN的缺点：输入的Memory长度不能太长，否则参数会很多。 采用attention可以输入长Memory，参数不会变多。 2、Sequence to Sequence Learning : 输入和输出的句子长度可以不一样，常用来做句子翻译 ...
原文：Attention Model详解
要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展，我相信你一定听说过Attention Model 后文有时会简称AM模型 这个词。AM模型应该说是过去一年来NLP领域中的重要进展之一，在很多场景被证明有效。听起来AM很高大上，其实它的基本思想是相当直观简洁的。 AM 引言: 引用网上通俗的解释，首先，请您睁开眼并确认自己处于意识清醒状态 第二步，请找到本文最近出现的一个 Attention Mod ...
2017-11-23 15:03 0 5642 推荐指数：
相关推荐
Attention和Transformer详解
目录 一、Transformer引入 二、Encoder 详解 2.1 输入部分 2.1.1 Embedding 2.1.2 位置嵌入 2.2 注意力机制 Attention ...
Attention机制详解（二）——Self-Attention与Transformer
Transformer模型详解（图解最完整版） - 初识CV的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/338817680 一篇transformer详细介绍 RNN由于其顺序结构训练速度常常受到限制，既然Attention模型本身可以看到全局的信息 ...
self-attention详解
对于简单、无状态的自定义操作，你也许可以通过 layers.core.Lambda 层来实现。但是对于那些包含了可训练权重的自定义层，你应该自己实现这种层。 这是一个 Keras2.0 中，Kera ...
Attention Model（注意力模型）思想初探
1. Attention model简介 0x1：AM是什么 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型，举个例子来说，当我们观赏一幅画时，虽然我们可以看到整幅画的全貌，但是在我们深入仔细地观察时，其实眼睛聚焦的就只有很小的一块，这个时候人的大脑主要关注在这 ...
【NLP】Attention Model（注意力模型）学习总结
上找到一份基于keras框架实现的可运行的注意模型代码：Attention_Network_With_K ...
深度学习之Attention Model（注意力模型）
1、Attention Model 概述 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型，举个例子来说，当我们观赏一幅画时，虽然我们可以看到整幅画的全貌，但是在我们深入仔细地观察时，其实眼睛聚焦的就只有很小的一块，这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上，也就是说 ...
Attention is all you need 论文详解（转）
一、背景 自从Attention机制在提出之后，加入Attention的Seq2Seq模型在各个任务上都有了提升，所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型。传统的基于RNN的Seq2Seq模型难以处理长序列的句子，无法实现并行，并且面临对齐的问题。 所以之后这类 ...