这是一种不限输入输出长度的RNN结构, 它由编码器和解码器两部分组成, 两者的内部结构都是某类RNN, 它也被称为seq2seq架构. 输入数据首先通过编码器, 最终输出一个隐含变量c, 之后最常用的做法是使用这个隐含变量c作用在解码器进行解码的每一步上, 以保证输入信息被有效利用. seq2seq架构最早被提出应用于机器...
RNN 中的注意力机制增强了模型在进行预测时关注输入序列相关部分的能力。在传统的 RNN 中，隐藏状态负责捕获输入序列的整个上下文。注意力机制引入了额外的组件，可以动态地为输入序列的不同部分分配权重或重要性。这样，RNN 可以强调更多相关信息，并减少对序列中不太重要或不相关部分的依赖。注意力机制在机器翻译等任...
对于序列到序列的数据来说,可以把Encoder和Decoder分别看成是RNN,在Encoder中根据输入数据生成一个语义编码C,C的获取方式有很多种,最简单的就是把Encoder中最后一个隐藏层赋值给C,也可以对最后一个隐藏状态做一个变换得到C,还可以对所有的隐藏状态做变换得到C。 拿到C之后,就可以用另一个RNN进行解码,这部分RNN被...
下一个RNN步骤采用第二个输入向量和隐藏状态#1来创建该时间步长的输出。在帖子的后面,我们将使用这样的动画来描述神经机器翻译模型中的向量。 在下面的可视化中,编码器或解码器的每个脉冲是RNN处理其输入并为该时间步产生输出。由于编码器和解码器都是RNN,因此每当RNN的一个步骤进行一些处理时,它就根据其输入和之前...
使用 RNN 编码器-解码器学习短语表征，用于统计机器翻译（Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation, 2014）编码器-解码器结构仍然能够在很多问题上实现优秀的结果。然而，它受到了一个限制，即所有的输入序列都被强制编码成固定长度的内部向量。这一局限性限制了这些...
语音识别是人工智能领域的重要研究方向之一，旨在使计算机能够理解和转录人类语音信息。在语音识别任务中，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和注意力机制（Attention Mechanism）是两个关键的技术，它们在提高语音识别准确率和性能方面发挥着重要作用。本文将介绍语音识别中的循环神经网络和注意力机制，并探讨其...
反向传播。反向传播将尽一切努力确保输出接近实际情况。这是通过改变RNN中的权重和评分函数（如果有的话）来完成的。这些权重将影响编码器的隐藏状态和解码器的隐藏状态，进而影响注意力得分。谷歌神经机器翻译如何应用注意力机制？在介绍谷歌神经机器翻译模型之前，还需要补补课，看一下另外两个模型。Bengio团队的研究 这...
还是以传统的RNN的seq2seq问题为例子,加性注意力是最经典的注意力机制,它使用了有一个隐藏层的前馈网络(全连接)来计算注意力分配: 乘法注意力: 就是常见的用乘法来计算attention score: 乘法注意力不用使用一个全连接层,所以空间复杂度占优;另外由于乘法可以使用优化的矩阵乘法运算,所以计算上也一般占优。
从下图可以看出，TNL 在 1B 和 3B 模型大小上的效果远好于同期的 RNN（HGRN）和长卷积（TNN）建模方案，同时也优于最先进的基于 Transformer 的架构 LLaMA。（来源：arXiv）研究人员表示：“这项研究成果是一个革命性的技术，打破了序列长度对于大语言模型甚至多模态大模型的限制，使得处理无限序列长度成为可能。
Attention机制其实就是将的Encoder RNN隐藏层状态加权后获得权重向量 ct ,额外加入到Decoder中,给Decoder RNN网络添加额外信息,从而使得网络有更完整的信息流。 特别说明:上文介绍的LuongAttention仅仅是注意力机制的一种具体实现,不代表Attention仅此一种。事实上Seq2Seq+Attention还有很多很玩法。望读者了解!