深度学习之seq2seq模型以及Attention机制
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 ...
原文：NLP与深度学习（三）Seq2Seq模型与Attention机制
. 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，或者还加上TextCNN 做特征提取 feature extraction 或是微调 fine tune ， ...
2021-09-02 00:45 0 286 推荐指数：
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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 ...
从Seq2seq到Attention模型到Self Attention
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