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：【深度學習篇】--Seq2Seq模型從初識到應用
一 前述 架構： 問題： 壓縮會損失信息 長度會影響准確率 解決辦法： Attention機制：聚焦模式 高分辨率 聚焦在圖片的某個特定區域並以 低分辨率 ，感知圖像的周邊區域的模式。通過大量實驗證明，將attention機制應用在機器翻譯，摘要生成，閱讀理解等問題上，取得的成效顯著。 比如翻譯： 知識 只是聚焦前兩個字。 每個C取不同的概率和值： Bucket機制： 正常情況要對所有句子進行補全 ...
2018-06-07 01:22 0 1055 推薦指數：
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