前面看到谷歌发表的运用在机器翻译上的论文《Attention is all you need》,很是让人惊讶,这是一种全新的模型,与之前的经典的seq2seq模型改动较大,它完全摒弃了RNN或CNN神经网络,大大简化了模型的复杂度,而且效果还相当好。当然Attention模型可以单独使用,但这篇 ...
李宏毅深度学习 https: www.bilibili.com video av p Generation 生成模型基本结构是这样的, 这个生成模型有个问题是我不能干预数据生成,这里是随机的, Conditional Generation 这里我们通过初始输入来增加条件, 比如要根据图片来深层文字,这里以image作为输入 当然首先要用cnn将图片生成embeding 为了防止RNN在进行的过程 ...
2018-06-08 16:34 0 5056 推荐指数:
前面看到谷歌发表的运用在机器翻译上的论文《Attention is all you need》,很是让人惊讶,这是一种全新的模型,与之前的经典的seq2seq模型改动较大,它完全摒弃了RNN或CNN神经网络,大大简化了模型的复杂度,而且效果还相当好。当然Attention模型可以单独使用,但这篇 ...
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 ...
注意力seq2seq模型 大部分的seq2seq模型,对所有的输入,一视同仁,同等处理。 但实际上,输出是由输入的各个重点部分产生的。 比如: (举例使用,实际比重不是这样) 对于输出“晚上”, 各个输入所占比重: 今天-50%,晚上-50%,吃-100%,什么-0% 对于输出“吃 ...
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 ...
由于语料短,训练时间也短,模型性能不好,以下演示过程。 语料链接:https://pan.baidu.com/s/1wpP4t_GSyPAD6HTsIoGPZg 提取码:jqq8 数据格式如图(先英文,再空格,再繁体中文): 以下代码运行在Google Colab上。 导包 ...
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 ...
目录 简介 经典模型概述 Model 1: Attentive Reader and Impatient Reader Attentive Reader Impatient Reader Model ...
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 ...