RNN做机器翻译有它自身的弱点,Attention正是为了克服这个弱点而出现的。所以,要理解Attention,就要搞明白两件事: RNN在做机器翻译时有什么弱点 Attention是如何克服这个弱点的 本文试图从解答这两个问题的角度来理解Attention机制 ...
.深度学习的seq seq模型 从rnn结构说起 根据输出和输入序列不同数量rnn可以有多种不同的结构,不同结构自然就有不同的引用场合。如下图, one to one 结构,仅仅只是简单的给一个输入得到一个输出,此处并未体现序列的特征,例如图像分类场景。one to many 结构,给一个输入得到一系列输出,这种结构可用于生产图片描述的场景。many to one 结构,给一系列输入得到一个输出 ...
2019-05-15 09:47 0 964 推荐指数:
RNN做机器翻译有它自身的弱点,Attention正是为了克服这个弱点而出现的。所以,要理解Attention,就要搞明白两件事: RNN在做机器翻译时有什么弱点 Attention是如何克服这个弱点的 本文试图从解答这两个问题的角度来理解Attention机制 ...
Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制(Mechanism),一般称为Attention Mechanism。Attention Mechanism目前非常流行,广泛应用于机器翻译、语音识别、图像标注(Image ...
作者丨mayiwei1998来源丨GiantPandaCV转载自丨极市平台 导读 由于许多论文中的网络结构通常被嵌入到代码框架中,导致代码比较冗余。本文作者对近几年基于Attention网络的核心代码进行了整理和复现。 作者信息:厦门大学计算机专业一年级研究生,欢迎大家关注 ...
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 1、HAN 2、inner-attention for NLI 3、Attentive Pooling 4、LEAM 5、DRCN 6、ABCNN 7、Multiway Attention Networks 8、aNMM ...
RNN,LSTM,seq2seq等模型广泛用于自然语言处理以及回归预测,本期详解seq2seq模型以及attention机制的原理以及在回归预测方向的运用。 1. seq2seq模型介绍 seq2seq模型是以编码(Encode)和解码(Decode)为代表的架构方式,seq2seq模型 ...
【说在前面】本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白。以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![认真看图][认真看图] 【补充说明】深度学习中的序列模型已经广泛应用于自然语言处理(例如机器翻译等)、语音识别、序列生成、序列分析等众多领域! 【再说一句】本文主要介绍深度学习中序列模型 ...
文章我们来看看Attention的机制及怎么与经典的seq2seq结合。 seq2seq 前面我们有 ...