深度學習中的Attention機制
RNN做機器翻譯有它自身的弱點，Attention正是為了克服這個弱點而出現的。所以，要理解Attention，就要搞明白兩件事： RNN在做機器翻譯時有什么弱點 Attention是如何克服這個弱點的 本文試圖從解答這兩個問題的角度來理解Attention機制 ...
原文：深度學習中的Attention機制
.深度學習的seq seq模型 從rnn結構說起 根據輸出和輸入序列不同數量rnn可以有多種不同的結構，不同結構自然就有不同的引用場合。如下圖， one to one 結構，僅僅只是簡單的給一個輸入得到一個輸出，此處並未體現序列的特征，例如圖像分類場景。one to many 結構，給一個輸入得到一系列輸出，這種結構可用於生產圖片描述的場景。many to one 結構，給一系列輸入得到一個輸出 ...
2019-05-15 09:47 0 964 推薦指數：
相關推薦
深度學習attention 機制了解
Attention是一種用於提升基於RNN（LSTM或GRU）的Encoder + Decoder模型的效果的的機制（Mechanism），一般稱為Attention Mechanism。Attention Mechanism目前非常流行，廣泛應用於機器翻譯、語音識別、圖像標注（Image ...
深度學習中的 Attention 機制總結與代碼實現（2017-2021年）
作者丨mayiwei1998來源丨GiantPandaCV轉載自丨極市平台 導讀 由於許多論文中的網絡結構通常被嵌入到代碼框架中，導致代碼比較冗余。本文作者對近幾年基於Attention網絡的核心代碼進行了整理和復現。 作者信息：廈門大學計算機專業一年級研究生，歡迎大家關注 ...
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 ...
深度學習之文本分類模型-基於attention機制
目錄 1、HAN 2、inner-attention for NLI 3、Attentive Pooling 4、LEAM 5、DRCN 6、ABCNN 7、Multiway Attention Networks 8、aNMM ...
深度學習之seq2seq模型以及Attention機制
RNN，LSTM，seq2seq等模型廣泛用於自然語言處理以及回歸預測，本期詳解seq2seq模型以及attention機制的原理以及在回歸預測方向的運用。 1. seq2seq模型介紹 seq2seq模型是以編碼（Encode）和解碼（Decode）為代表的架構方式，seq2seq模型 ...
深度學習中的序列模型演變及學習筆記（含RNN/LSTM/GRU/Seq2Seq/Attention機制）
【說在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，職業場的小白。以下內容僅為個人見解，歡迎批評指正，不喜勿噴！[認真看圖][認真看圖] 【補充說明】深度學習中的序列模型已經廣泛應用於自然語言處理（例如機器翻譯等）、語音識別、序列生成、序列分析等眾多領域！ 【再說一句】本文主要介紹深度學習中序列模型 ...
深度學習的Attention模型
文章我們來看看Attention的機制及怎么與經典的seq2seq結合。 seq2seq 前面我們有 ...