BP \ exp(\frac{1}{4}\sum_{n=1}^{4}p_n) \\ 其中,BP的全称是brevity penalty(简短惩罚)。这是一个系数,用于防止输出的句子过短。它的计算公式是: BP = \left\{\begin{aligned} &1 \ &L_o > L_r, \\ &exp(1 - \frac{L_r}{L_o}) \ &otherwise \end{aligned} \right. \\ 其中...
其中,pi表达式如下: BP为参数因子brevity penalty,顾名思义,BP是为了“惩罚”机器翻译语句过短而造成的得分“虚高”的情况。BP值由机器翻译长度和参考翻译长度共同决定。 注意力机制 注意力机制大致思路 注意力机制是对于我们之前序列模型的一个改进,而它也是深度学习里面最具有影响力的思想之一 对于一大段话来说,...
Squeeze:1.对输入的特征图做自适应全局平均池化 2.然后在打平,选择最简单的全局平均池化,使其具有全局的感受野,使网络底层也能利用全局信息。 Excitation:1.使用全连接层,对Squeeze的结果做非线性转化,它是类似于神经网络中门的机制, 通过参数来为每个特整层生成相应的权重,其中参数学习用来显示地建立通道间的, 相...
MATLAB神经网络与优化算法全套教程:BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman等多个内容知识点讲解,比刷剧还爽!2万 138 15:40:18 App 冒死上传!花12800买来的【神经网络算法】教程,目前B站最完整的【深度学习神经网络算法】我居然14小时就搞懂了!2.6万 252 19:33:28 App 【从0到1学人工智能】吹爆!2022年...
Hard attention:Hard attention很粗暴,挑出最大权重的向量,剔除其余向量(置0)。显然这种形式的模型是不可微的,为了实现BP,这里采用蒙特卡洛采样的方法来估计模块的梯度。 帮助我们在t时刻选出了第i个向量是我们最后选中的的向量,引入一个变量,当区域i被选中时取值为1,...
因此简短惩罚(BP)就是一个调整因子,它能够惩罚输出了太短翻译结果的翻译系统。BP的公式如上图所示。如果你的机器翻译系统实际上输出了比人工翻译结果更长的翻译,那么它就等于1,其他情况下就是像这样的公式,惩罚所有更短的翻译,细节部分你能够在这篇论文中找到。
2. self-attention会计算出三个新的向量,在论文中,向量的维度是512维,我们把这三个向量分别称为Query、Key、Value,这三个向量是用embedding向量与一个矩阵相乘得到的结果,这个矩阵是随机初始化的,维度为(64,512)注意第二个维度需要和embedding的维度一样,其值在BP的过程中会一直进行更新,得到的这三个向量的维度...
作者介绍了两种注意力,一种是soft,它可以使用BP算法求解,一种是hard 作者介绍了将注意力可视化的方法 作者对结果进行了量化验证 2.1 模型介绍 作者采用了常见的sequence to sequence形式,就是通过一个encoder将图片转换为了一个特征向量,再通过decoder将这个向量转换为一串输出。
这个BP的原理是,如果翻译的句子越短,那么越有可能具备较高的bleu score,但是越短的句子并不是越好,较高的bleu score会误导我们的选择,因此需要给短句一个惩罚,使它的bleu score均值乘以一个0-1之间的系数。 7.注意力模型直观理解 7.1为什么要用注意力模型 至此,我们讲到的翻译案例都是一句很短的话,使用单纯到...
我们实 际上会用额外的一个叫做 BP 的惩罚因子(the BP penalty)来调整这项。BP 的意思是“简短 惩罚”( brevity penalty)。事 实表明,如果你输出了一个非常短的翻译,那么它会更容易得到一个高精确度。因为输出的 大部分词可能都出现在参考之中,不过我们并不想要特别短的翻译结果。因此简短惩罚(BP) 就是一...