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 ...
目錄: . 前提 . attention 為什么使用attention attention的定義以及四種相似度計算方式 attention類型 scaled dot product attention multi head attention . self attention self attention的計算 self attention如何並行 self attention的計算總結 self ...
2019-08-27 11:52 0 577 推薦指數:
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 ...
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 ...
Self-Attention 之前的RNN輸入是難以並行化的,我們下一個輸入可能依賴前一個輸出,只有知道了前面的輸出才能計算后面的輸出。 於是提出了 self-attention ,但是這時候 $b^{i}$ 能夠並行化計算 論文地址:https://arxiv.org/pdf ...
參考1,參考2 直觀理解 先來看一個翻譯的例子“I arrived at the bank after crossing the river” 這里面的bank指的是銀行還是河岸呢,這就需要我們聯 ...
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 ...
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 ...
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 ...
Transformer模型詳解(圖解最完整版) - 初識CV的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/338817680 一篇transformer詳細介紹 RNN由於其順序結構訓練速度常常受到限制,既然Attention模型本身可以看到全局的信息 ...