近年來,深度學習的研究越來越深入,在各個領域也都獲得了不少突破性的進展。基於注意力(attention)機制的神經網絡成為了最近神經網絡研究的一個熱點,下面是一些基於attention機制的神經網絡在自然語言處理(NLP)領域的論文,現在來對attention在NLP中的應用進行一個總結 ...
注意力機制 Attention Mechanism 在自然語言處理中的應用 近年來,深度學習的研究越來越深入,在各個領域也都獲得了不少突破性的進展。基於注意力 attention 機制的神經網絡成為了最近神經網絡研究的一個熱點,本人最近也學習了一些基於attention機制的神經網絡在自然語言處理 NLP 領域的論文,現在來對attention在NLP中的應用進行一個總結,和大家一起分享。 Att ...
2016-10-12 11:15 9 56612 推薦指數:
近年來,深度學習的研究越來越深入,在各個領域也都獲得了不少突破性的進展。基於注意力(attention)機制的神經網絡成為了最近神經網絡研究的一個熱點,下面是一些基於attention機制的神經網絡在自然語言處理(NLP)領域的論文,現在來對attention在NLP中的應用進行一個總結 ...
自然語言處理中的自注意力機制(Self-attention Mechanism) 近年來,注意力(Attention)機制被廣泛應用到基於深度學習的自然語言處理(NLP)各個任務中,之前我對早期注意力機制進行過一些學習總結(可見http://www.cnblogs.com ...
一.最常見的self-attention 對於自注意力機制而言,我們有的時候會遇到詞性分類的任務,比如說給定一句話,我想知道這句話當中每一個單詞的詞性。但是使用雙向lstm呢,會有很多信息被忽略掉,尤其是一些位於后面的詞很可能前面的詞對它的影響沒有那么大,即使我們的lstm考慮了一些遺忘 ...
注:本文出自Bin的專欄blog.csdn.NET/xbinworld。 Encoder-Decoder(編碼-解碼)是深度學習中非常常見的一個模型框架,比如無監督算法的auto-encoding就是用編碼-解碼的結構設計並訓練的;比如這兩年比較熱的image caption的應用 ...
自然語言處理中的Attention機制 1. 前言 最開始Attention只是人們的直覺,后來被第一次應用到機器翻譯中的詞對其任務中。Attention機制利用每個元素被賦予的重要性評分來對序列數據進行編碼。目前Attention機制有很多的變體,並且應用到了不同的任務中 ...
注意力模型最近幾年在深度學習各個領域被廣泛使用,無論是圖像處理、語音識別還是自然語言處理的各種不同類型的任務中,都很容易遇到注意力模型的身影。所以,了解注意力機制的工作原理對於關注深度學習技術發展的技術人員來說有很大的必要。 人類的視覺注意力 從注意力模型的命名方式看,很明顯其借鑒了人類的注意力 ...
近年來,注意力(Attention)機制被廣泛應用到基於深度學習的自然語言處理(NLP)各個任務中。隨着注意力機制的深入研究,各式各樣的attention被研究者們提出,如單個、多個、交互式等等。去年6月,google機器翻譯團隊在arXiv上的《Attention is all you need ...
。 一、注意力機制可以解決什么問題? 神經網絡中的注意力機制(Attention Mechanism)是在計 ...