深度學習之seq2seq模型以及Attention機制
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 ...
原文：NLP與深度學習（三）Seq2Seq模型與Attention機制
. 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，或者還加上TextCNN 做特征提取 feature extraction 或是微調 fine tune ， ...
2021-09-02 00:45 0 286 推薦指數：
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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）
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seq2seq聊天模型（三）—— attention 模型
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Seq2Seq和Attention機制入門介紹
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