Seq2Seq模型 基本原理 核心思想:将一个作为输入的序列映射为一个作为输出的序列 编码输入 解码输出 解码第一步,解码器进入编码器的最终状态,生成第一个输出 以后解码器读入上一步的输出,生成当前步输出 ...
作者 Renu Khandelwal 编译 VK 来源 Towards Data Science 在本文中,你将了解: 为什么我们需要seq seq模型的注意力机制 Bahdanua的注意力机制是如何运作的 Luong的注意力机制是如何运作的 什么是局部和全局注意力 Bahdanua和Luong注意力机制的关键区别 什么是注意力,为什么我们需要seq seq模型的注意力机制 让我们考虑两个场景,场 ...
2020-06-07 15:22 0 625 推荐指数:
Seq2Seq模型 基本原理 核心思想:将一个作为输入的序列映射为一个作为输出的序列 编码输入 解码输出 解码第一步,解码器进入编码器的最终状态,生成第一个输出 以后解码器读入上一步的输出,生成当前步输出 ...
以下是对pytorch 1.0版本 的seq2seq+注意力模型做法语--英语翻译的理解(这个代码在pytorch0.4上也可以正常跑): ...
注意力机制和Seq2Seq模型 1.基本概念 2.两种常用的attention层 3.带注意力机制的Seq2Seq模型 4.实验 1. 基本概念 Attention 是一种通用的带权池化方法,输入由两部分构成:询问(query)和键值对(key-value pairs ...
这篇文章整理有关注意力机制(Attention Mechanism )的知识,主要涉及以下几点内容: 1、注意力机制是为了解决什么问题而提出来的? 2、软性注意力机制的数学原理; 3、软性注意力机制、Encoder-Decoder框架与Seq2Seq 4、自注意力模型的原理 ...
前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译。本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter ...
不同时刻,C内h1,h2,h3所占的权重不同,权重是a。权重的求法用了softmax。e的求法和St-1和ht有关。 不同的注意力机制就是对a的设计不同。 原论文的e的取法如下图。 v,W是要学习的参数,有点像多层感知机。 ...
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 ...
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 ...