0. 目錄 1. 前言 2. Transformer模型結構 2.1 Transformer的編碼器解碼器 2.2 輸入層 2.3 位置向量 2.4 Attention模型 3. 總結 ...
from :https: caicai.science attention E BB E A 一 Seq Seq模型 . 簡介 Sequence to sequence seq seq 模型,顧名思義,其輸入是一個序列,輸出也是一個序列,例如輸入是英文句子,輸出則是翻譯的中文。seq seq可以用在很多方面:機器翻譯 QA系統 文檔摘要生成 Image Captioning 圖片描述生成器 。 . ...
2019-04-23 20:53 0 1463 推薦指數:
0. 目錄 1. 前言 2. Transformer模型結構 2.1 Transformer的編碼器解碼器 2.2 輸入層 2.3 位置向量 2.4 Attention模型 3. 總結 ...
1. 語言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 從Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention ...
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 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 ...
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 ...
RNN RNN的發源: 單層的神經網絡(只有一個細胞,f(wx+b),只有輸入,沒有輸出和hidden state) 多個神經細胞(增加細胞個數和hidden state,hidden是f(wx+b),但是依然沒有輸出) 這里RNN同時和當前的輸入有關系,並且是上一層的輸出 ...
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 ...
2019-09-10 19:29:26 問題描述:什么是Seq2Seq模型?Seq2Seq模型在解碼時有哪些常用辦法? 問題求解: Seq2Seq模型是將一個序列信號,通過編碼解碼生成一個新的序列信號,通常用於機器翻譯、語音識別、自動對話等任務。在Seq2Seq模型提出之前,深度學習網 ...