tensorflow 基礎學習十一：LSTM（long-short term memory）
循環神經網絡可以更好的利用傳統神經網絡結構所不能建模的信息，但同時也會出現——長期依賴問題（long-term dependencies） 例如，當前時刻的預測值要依賴之間時刻的信息，當兩個時間間隔較短時，RNN可以比較容易地利用先前時刻信息。但當這兩個時間間隔不斷變長時，簡單的循環 ...
原文：論文閱讀 | Lite Transformer with Long-Short Range Attention
論文：Lite Transformer with Long Short Range Attentionby Wu, Liu et al. code in github LSRA特點：兩組head，其中一組頭部專注於局部上下文建模 通過卷積 ，而另一組頭部專注於長距離關系建模 通過注意 。 傳統的self attention被認為是有冗余的，經驗表明，句子中的本地關系被過於關注了。這可以通過標准卷積 ...
2020-05-28 12:51 0 1200 推薦指數：
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論文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762 正如論文的題目所說的，Transformer中拋棄了傳統的CNN和RNN，整個網絡結構完全是由Attention機制組成。更准確地講，Transformer由且僅由self-Attenion和Feed Forward ...
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