: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a ...
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 ...
2018-04-13 23:55 0 1347 推荐指数:
: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a ...
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 ...
信息,并抑制其它无用信息。 图片来源:深度学习中的注意力机制,其中红色区域表示更关注的区域。 ...
原文地址:https://www.jianshu.com/p/b8653f8b5b2b 一、Recurrent Neural Network 二、Naive RNN Naive RNN更新参数时易出现梯度消失/爆炸的问题。 三、LSTM peephole ...
1. Non-local Non-Local是王小龙在CVPR2018年提出的一个自注意力模型。Non-Local Neural Network和Non-Local Means非局部均值去燥滤波有点 ...
要了解深度学习中的注意力模型,就不得不先谈Encoder-Decoder框架,因为目前大多数注意力模型附着在Encoder-Decoder框架下,当然,其实注意力模型可以看作一种通用的思想,本身并不依赖于特定框架,这点需要注意。 Encoder-Decoder框架可以看作是一种深度学习领域的研究 ...
RNN 中文分词、词性标注、命名实体识别、机器翻译、语音识别都属于序列挖掘的范畴。序列挖掘的特点就是某一步的输出不仅依赖于这一步的输入,还依赖于其他步的输入或输出。在序列挖掘领域传统的机器学习方法有HMM(Hidden Markov Model,隐马尔可夫模型)和CRF(Conditional ...
一、RNN 全称为Recurrent Neural Network,意为循环神经网络,用于处理序列数据。 序列数据是指在不同时间点上收集到的数据,反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。即数据之间有联系。 RNN的特点:1,,层间神经元也有连接(主要为隐层 ...