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：深度學習之seq2seq模型以及Attention機制
RNN，LSTM，seq seq等模型廣泛用於自然語言處理以及回歸預測，本期詳解seq seq模型以及attention機制的原理以及在回歸預測方向的運用。 . seq seq模型介紹 seq seq模型是以編碼 Encode 和解碼 Decode 為代表的架構方式，seq seq模型是根據輸入序列X來生成輸出序列Y，在翻譯，文本自動摘要和機器人自動問答以及一些回歸預測任務上有着廣泛的運用。以en ...
2017-11-14 18:49 0 8972 推薦指數：
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從Seq2seq到Attention模型到Self Attention
Seq2seq Seq2seq全名是Sequence-to-sequence，也就是從序列到序列的過程，是近年當紅的模型之一。Seq2seq被廣泛應用在機器翻譯、聊天機器人甚至是圖像生成文字等情境。 seq2seq 是一個Encoder–Decoder 結構的網絡，它的輸入是一個序列，輸出也是 ...
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