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seq2seq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 ...
李宏毅深度學習 https: www.bilibili.com video av p Generation 生成模型基本結構是這樣的, 這個生成模型有個問題是我不能干預數據生成,這里是隨機的, Conditional Generation 這里我們通過初始輸入來增加條件, 比如要根據圖片來深層文字,這里以image作為輸入 當然首先要用cnn將圖片生成embeding 為了防止RNN在進行的過程 ...
2018-06-08 16:34 0 5056 推薦指數:
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seq2seq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 ...
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 ...
注意力seq2seq模型 大部分的seq2seq模型,對所有的輸入,一視同仁,同等處理。 但實際上,輸出是由輸入的各個重點部分產生的。 比如: (舉例使用,實際比重不是這樣) 對於輸出“晚上”, 各個輸入所占比重: 今天-50%,晚上-50%,吃-100%,什么-0% 對於輸出“吃 ...
Seq2Seq模型 傳統的機器翻譯的方法往往是基於單詞與短語的統計,以及復雜的語法結構來完成的。基於序列的方式,可以看成兩步,分別是 Encoder 與 Decoder,Encoder 階段就是將輸入的單詞序列(單詞向量)變成上下文向量,然后 decoder根據這個向量來預測翻譯 ...
由於語料短,訓練時間也短,模型性能不好,以下演示過程。 語料鏈接:https://pan.baidu.com/s/1wpP4t_GSyPAD6HTsIoGPZg 提取碼:jqq8 數據格式如圖(先英文,再空格,再繁體中文): 以下代碼運行在Google Colab上。 導包 ...
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 ...
目錄 簡介 經典模型概述 Model 1: Attentive Reader and Impatient Reader Attentive Reader Impatient Reader Model ...
1. Attention model簡介 0x1:AM是什么 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 ...