tensorflow 基础学习十一：LSTM（long-short term memory）
循环神经网络可以更好的利用传统神经网络结构所不能建模的信息，但同时也会出现——长期依赖问题（long-term dependencies） 例如，当前时刻的预测值要依赖之间时刻的信息，当两个时间间隔较短时，RNN可以比较容易地利用先前时刻信息。但当这两个时间间隔不断变长时，简单的循环 ...
原文：论文阅读 | Lite Transformer with Long-Short Range Attention
论文：Lite Transformer with Long Short Range Attentionby Wu, Liu et al. code in github LSRA特点：两组head，其中一组头部专注于局部上下文建模 通过卷积 ，而另一组头部专注于长距离关系建模 通过注意 。 传统的self attention被认为是有冗余的，经验表明，句子中的本地关系被过于关注了。这可以通过标准卷积 ...
2020-05-28 12:51 0 1200 推荐指数：
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论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762 正如论文的题目所说的，Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。更准确地讲，Transformer由且仅由self-Attenion和Feed Forward ...
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