Attention-based Model
一、Attention與其他模型 1、LSTM、RNN的缺點：輸入的Memory長度不能太長，否則參數會很多。 采用attention可以輸入長Memory，參數不會變多。 2、Sequence to Sequence Learning : 輸入和輸出的句子長度可以不一樣，常用來做句子翻譯 ...
原文：Attention Model詳解
要是關注深度學習在自然語言處理方面的研究進展，我相信你一定聽說過Attention Model 后文有時會簡稱AM模型 這個詞。AM模型應該說是過去一年來NLP領域中的重要進展之一，在很多場景被證明有效。聽起來AM很高大上，其實它的基本思想是相當直觀簡潔的。 AM 引言: 引用網上通俗的解釋，首先，請您睜開眼並確認自己處於意識清醒狀態 第二步，請找到本文最近出現的一個 Attention Mod ...
2017-11-23 15:03 0 5642 推薦指數：
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Transformer模型詳解（圖解最完整版） - 初識CV的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/338817680 一篇transformer詳細介紹 RNN由於其順序結構訓練速度常常受到限制，既然Attention模型本身可以看到全局的信息 ...
self-attention詳解
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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 ...
Attention is all you need 論文詳解（轉）
一、背景 自從Attention機制在提出之后，加入Attention的Seq2Seq模型在各個任務上都有了提升，所以現在的seq2seq模型指的都是結合rnn和attention的模型。傳統的基於RNN的Seq2Seq模型難以處理長序列的句子，無法實現並行，並且面臨對齊的問題。 所以之后這類 ...