Abstract 從Bert到Transformer到Attention，想要了解這一套體系的內部機制，便從將Attention機制運用到NLP問題中的第一篇論文開始閱讀。 Neural Machine Translation NMT 旨在建一個單個神經網絡，這個網絡可以共同調整以最大化模型的表現。 在傳統的Encoder Decoder模型中，源文本被Encoder轉化為一個固定長度的向量，而D ...
2019-05-18 15:05 0 465 推薦指數：
讀論文 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 這個論文是在NLP中第一個使用attention機制的論文。他們把attention機制用到了神經網絡機器翻譯（NMT）上。NMT其實就是一個典型 ...
這篇文章是論文"NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE"的閱讀筆記，這是2015年發表在ICLR的一篇文章。 ABSTRACT NMT(neural machine translation ...
(1)用對抗性的源實例攻擊翻譯模型; (2)使用對抗性目標輸入來保護翻譯模型，提高其對對抗性源輸入的魯棒性。 生成對抗輸入：基於梯度 （平均損失） -> AdvGen ...
針對機器翻譯，提出 RNN encoder-decoder. encoder與decoder是兩個RNN，它們放在一起進行參數學習，最大化條件似然函數。 網絡結構： 注 ...
首先，容我吐槽一下這篇論文的行文結構、圖文匹配程度、真把我搞得暈頭轉向，好些點全靠我猜測推理作者想干嘛，😈 背景 我們知道傳統的CNN針對的是image，是歐氏空間square grid，那么使用同樣square grid的卷積核就能對輸入的圖片進行特征的提取。在上一篇論文中，使用的理論 ...
Sequence to Sequence Learning with NN 《基於神經網絡的序列到序列學習》原文google scholar下載。 @author: Ilya Sutskever (Google)and so on 一、總覽 DNNs在許多棘手的問題處理上取得了矚目 ...
論文信息：Santoro A, Bartunov S, Botvinick M, et al. One-shot learning with memory-augmented neural networks[J]. arXiv preprint arXiv:1605.06065 ...
BadNets: 識別機器學習模型供應鏈中的漏洞 摘要 基於深度學習的技術已經在各種各樣的識別和分類任務上取得了最先進的性能。然而，這些網絡通常訓練起來非常昂貴，需要在許多gpu上進行數周的 ...
