‑LSTM注意力模型的图像描述方法,包括:首先,构建带有卷积神经网络CNN的编码器模型并且用预处理过的图片去训练编码器模型,以便可以高效提取出图像特征;然后构建并训练Bi‑LSTM注意力机制模型,把提取的图像特征作为输入,生成准确地每个词向量;最后,构建带有循环神经网络RNN的句子解码器模型,将词向量输入模型中,以进行...
AI英文系列—Transformer | Transformer本义为变压器,变换器,读作/trænsˈfɔːmə(r)/ 。是动词“转换、转化、变革”Transform的名词形态。2017年之前,看到Transformer这个词,大部分人想到的应该是变形金刚(Transformers)、汽车人、孩之宝。2017年6月,谷歌团队发表的论文《Attention Is All You Need》中,Tr...
与传统的RNN和CNN不同,Transformer采用了一种基于注意力机制的方法来处理输入序列,使得模型可以并行化处理序列中的信息。该模型在机器翻译、文本生成、语音识别等NLP任务中取得了非常好的效果,并且在计算效率上优于传统的序列模型,例如LSTM和GRU等。 Transformer由编码器和解码器两部分组成,其中编码器用于将输 ...