0. 目录 1. 前言 2. Transformer模型结构 2.1 Transformer的编码器解码器 2.2 输入层 2.3 位置向量 2.4 Attention模型 3. 总结 ...
from :https: caicai.science attention E BB E A 一 Seq Seq模型 . 简介 Sequence to sequence seq seq 模型,顾名思义,其输入是一个序列,输出也是一个序列,例如输入是英文句子,输出则是翻译的中文。seq seq可以用在很多方面:机器翻译 QA系统 文档摘要生成 Image Captioning 图片描述生成器 。 . ...
2019-04-23 20:53 0 1463 推荐指数:
0. 目录 1. 前言 2. Transformer模型结构 2.1 Transformer的编码器解码器 2.2 输入层 2.3 位置向量 2.4 Attention模型 3. 总结 ...
1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention ...
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 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 ...
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 ...
RNN RNN的发源: 单层的神经网络(只有一个细胞,f(wx+b),只有输入,没有输出和hidden state) 多个神经细胞(增加细胞个数和hidden state,hidden是f(wx+b),但是依然没有输出) 这里RNN同时和当前的输入有关系,并且是上一层的输出 ...
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 ...
2019-09-10 19:29:26 问题描述:什么是Seq2Seq模型?Seq2Seq模型在解码时有哪些常用办法? 问题求解: Seq2Seq模型是将一个序列信号,通过编码解码生成一个新的序列信号,通常用于机器翻译、语音识别、自动对话等任务。在Seq2Seq模型提出之前,深度学习网 ...