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 ...
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,就是CNN RNN的編碼 解碼框架 再比如神經網絡機器翻譯NMT模型,往往就是LSTM LSTM的編碼 解碼框架。因 ...
2017-06-17 11:18 0 2304 推薦指數:
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 ...
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 ...
decode.py 關於embedding接口: 測試如下: ...
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 ...
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 ...
from : https://caicai.science/2018/10/06/attention%E6%80%BB%E8%A7%88/ 一、Seq2Seq 模型 1. 簡介 Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型,顧名思義,其輸入是一個序列,輸出也是一個序列 ...
最近一直在研究深度語義匹配算法,搭建了個模型,跑起來效果並不是很理想,在分析原因的過程中,發現注意力模型在解決這個問題上還是很有幫助的,所以花了兩天研究了一下。 此文大部分參考深度學習中的注意力機制(2017版) 張俊林的博客,不過添加了一些個人的思考與理解過程。在github ...
1、Attention Model 概述 深度學習里的Attention model其實模擬的是人腦的注意力模型,舉個例子來說,當我們觀賞一幅畫時,雖然我們可以看到整幅畫的全貌,但是在我們深入仔細地觀察時,其實眼睛聚焦的就只有很小的一塊,這個時候人的大腦主要關注在這一小塊圖案上,也就是說 ...