原文: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:

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浅谈 Attention 机制理解

信息,并抑制其它无用信息。 图片来源:深度学习的注意力机制,其中红色区域表示更关注的区域。 ...

Mon Jun 17 17:50:00 CST 2019 0 22233
Naive RNN vs LSTM vs GRU、attention基础

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 ...

Fri May 03 19:55:00 CST 2019 0 565
深入理解Attention机制

要了解深度学习的注意力模型,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 ...

Mon Jul 08 05:05:00 CST 2019 0 3939
RNNLSTM

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 ...

Mon Apr 10 01:35:00 CST 2017 1 25876
RNNLSTM

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 ...

Fri Dec 28 05:08:00 CST 2018 0 851
 
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