NLP与深度学习（三）Seq2Seq模型与Attention机制
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 ...
原文：深度学习中的序列模型演变及学习笔记（含RNN/LSTM/GRU/Seq2Seq/Attention机制）
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的演变路径，和往常一样，不会详细介绍各算法的具体实现，望理解 一 循环神经网络RNN . RNN标准结构 传统神经网络的前 ...
2020-05-15 01:56 0 2198 推荐指数：
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