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 ...
原文：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的演變路徑，和往常一樣，不會詳細介紹各算法的具體實現，望理解 一 循環神經網絡RNN . RNN標准結構 傳統神經網絡的前 ...
2020-05-15 01:56 0 2198 推薦指數：
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