NLP與深度學習（三）Seq2Seq模型與Attention機制
1. Attention與Transformer模型 Attention機制與Transformer模型，以及基於Transformer模型的預訓練模型BERT的出現，對NLP領域產生了變革性提升。現在在大型NLP任務、比賽中，基本很少能見到RNN的影子了。大部分是BERT（或是其各種變體 ...
原文：深度學習的Attention模型
前面看到谷歌發表的運用在機器翻譯上的論文 Attention is all you need ，很是讓人驚訝，這是一種全新的模型，與之前的經典的seq seq模型改動較大，它完全摒棄了RNN或CNN神經網絡，大大簡化了模型的復雜度，而且效果還相當好。當然Attention模型可以單獨使用，但這篇文章我們來看看Attention的機制及怎么與經典的seq seq結合。 seq seq 前面我們有詳細 ...
2017-10-15 21:13 0 1796 推薦指數：
相關推薦
深度學習之文本分類模型-基於attention機制
目錄 1、HAN 2、inner-attention for NLI 3、Attentive Pooling 4、LEAM 5、DRCN 6、ABCNN 7、Multiway Attention Networks 8、aNMM ...
深度學習之seq2seq模型以及Attention機制
RNN，LSTM，seq2seq等模型廣泛用於自然語言處理以及回歸預測，本期詳解seq2seq模型以及attention機制的原理以及在回歸預測方向的運用。 1. seq2seq模型介紹 seq2seq模型是以編碼（Encode）和解碼（Decode）為代表的架構方式，seq2seq模型 ...
深度學習之Attention Model（注意力模型）
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 ...
深度學習attention 機制了解
Attention是一種用於提升基於RNN（LSTM或GRU）的Encoder + Decoder模型的效果的的機制（Mechanism），一般稱為Attention Mechanism。Attention Mechanism目前非常流行，廣泛應用於機器翻譯、語音識別、圖像標注（Image ...
深度學習中的Attention機制
1.深度學習的seq2seq模型 從rnn結構說起 根據輸出和輸入序列不同數量rnn可以有多種不同的結構，不同結構自然就有不同的引用場合。如下圖， one to one 結構，僅僅只是簡單的給一個輸入得到一個輸出，此處並未體現序列的特征，例如圖像分類場景。one to many 結構，給一個 ...
深度學習中的Attention機制
RNN做機器翻譯有它自身的弱點，Attention正是為了克服這個弱點而出現的。所以，要理解Attention，就要搞明白兩件事： RNN在做機器翻譯時有什么弱點 Attention是如何克服這個弱點的 本文試圖從解答這兩個問題的角度來理解Attention機制 ...
深度學習筆記——Attention Model（注意力模型）學習總結
深度學習筆記——Attention Model（注意力模型）學習總結 https://blog.csdn.net/mpk_no1/article/details/72862348 深度學習里 ...