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 ...
目录: . 前提 . attention 为什么使用attention attention的定义以及四种相似度计算方式 attention类型 scaled dot product attention multi head attention . self attention self attention的计算 self attention如何并行 self attention的计算总结 self ...
2019-08-27 11:52 0 577 推荐指数:
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 ...
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 ...
Self-Attention 之前的RNN输入是难以并行化的,我们下一个输入可能依赖前一个输出,只有知道了前面的输出才能计算后面的输出。 于是提出了 self-attention ,但是这时候 $b^{i}$ 能够并行化计算 论文地址:https://arxiv.org/pdf ...
参考1,参考2 直观理解 先来看一个翻译的例子“I arrived at the bank after crossing the river” 这里面的bank指的是银行还是河岸呢,这就需要我们联 ...
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 ...
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 ...
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 ...
Transformer模型详解(图解最完整版) - 初识CV的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/338817680 一篇transformer详细介绍 RNN由于其顺序结构训练速度常常受到限制,既然Attention模型本身可以看到全局的信息 ...