動手學pytorch-注意力機制和Seq2Seq模型
注意力機制和Seq2Seq模型 1.基本概念 2.兩種常用的attention層 3.帶注意力機制的Seq2Seq模型 4.實驗 1. 基本概念 Attention 是一種通用的帶權池化方法，輸入由兩部分構成：詢問（query）和鍵值對（key-value pairs ...
原文：B站動手學深度學習第十八課：seq2seq（編碼器和解碼器）和注意力機制
不同時刻，C內h ,h ,h 所占的權重不同，權重是a。權重的求法用了softmax。e的求法和St 和ht有關。 不同的注意力機制就是對a的設計不同。 原論文的e的取法如下圖。 v，W是要學習的參數，有點像多層感知機。 ...
2019-07-11 22:53 0 681 推薦指數：
相關推薦
seq2seq通俗理解----編碼器和解碼器(TensorFlow實現)
”、“.” 當輸⼊和輸出都是不定⻓序列時，我們可以使⽤編碼器—解碼器（encoder-decoder） ...
深度學習之注意力機制（Attention Mechanism）和Seq2Seq
這篇文章整理有關注意力機制（Attention Mechanism ）的知識，主要涉及以下幾點內容： 1、注意力機制是為了解決什么問題而提出來的？ 2、軟性注意力機制的數學原理； 3、軟性注意力機制、Encoder-Decoder框架與Seq2Seq 4、自注意力模型的原理 ...
Seq2Seq模型與注意力機制
Seq2Seq模型 基本原理 核心思想：將一個作為輸入的序列映射為一個作為輸出的序列 編碼輸入 解碼輸出 解碼第一步，解碼器進入編碼器的最終狀態，生成第一個輸出 以后解碼器讀入上一步的輸出，生成當前步輸出 ...
具有注意力機制的seq2seq模型
作者|Renu Khandelwal 編譯|VK 來源|Towards Data Science 在本文中，你將了解： 為什么我們需要seq2seq模型的注意力機制？ Bahdanua的注意力機制是如何運作的？ Luong的注意力機制是如何運作的？ 什么是局部和全局注意力 ...
機器學習（ML）十二之編碼解碼器、束搜索與注意力機制
）或者seq2seq模型。這兩個模型本質上都用到了兩個循環神經網絡，分別叫做編碼器和解碼器。編碼器用來分析輸 ...
pytorch做seq2seq注意力模型的翻譯
以下是對pytorch 1.0版本 的seq2seq+注意力模型做法語--英語翻譯的理解（這個代碼在pytorch0.4上也可以正常跑）： ...
Pytorch系列教程-使用Seq2Seq網絡和注意力機制進行機器翻譯
前言 本系列教程為pytorch官網文檔翻譯。本文對應官網地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html 系列教程總目錄傳送門：我是一個傳送門 本系列教程對應的 jupyter ...