1.2 LSTM(长短时记忆网络):有笔记本的作家 LSTM 相当于一个有笔记本的作家。 他不仅依赖自己的短期记忆,还会把重要的信息记下来,随时复习。 这样,即使是很久以前的伏笔,他也能准确地回忆起来。 他的记忆系统由遗忘门、输入门和输出门组成,就像一个合理的笔记管理系统。
向后的 LSTM 也将图像编码作为第一个输入。两个 LSTM 的输出相连接,然后通过一个 dense 和 softmax 层。 一共四个模型: Vis + LSTM 2-Vis + BiLSTM IMG + BOW FULL(以上三个模型的平均) Vanilla VQA (deeper LSTM Q + norm I) CNN (VGG Net) RNN (2 layer LSTM) 说老实话,这个模型的名字只有...
return model model = lstm_model() model.summary() Model: "sequential_3" ___ Layer (type) Output Shape Param # === embedding_3 (Embedding) (None, 200, 32) 960000 ___
使用这个网络结构利用大量语料做语言模型任务就能预先训练好这个网络,如果训练好这个网络后,输入一个新句子Snew,句子中每个单词都能得到对应的三个Embedding:最底层是单词的Word Embedding,往上走是第一层双向LSTM中对应单词位置的Embedding,这层编码单词的句法信息更多一些;再往上走是第二层LSTM中对应单词位置的Embedding...
Lamda层由于没有需要被训练的参数,只需要定义正向传播逻辑即可,使用比Layer基类子类化更加简单。 Lamda层的正向逻辑可以使用Python的lambda函数来表达,也可以用def关键字定义函数来表达。 python 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行
batch normalization 是在不同样本间去计算的,layer normalization 是在同一个样本上计算的。 如果要用 add 相加必须保证 X 和 Z 维度是一样的,这就得让 self-attention 层处理后的 Z维度和 X 一样。 位置信息 BoW 是词袋模型,不考虑词语在句子中的先后顺序。有些任务对词序不敏感,有些任务词 ...
首先,修改模型定义,将nn.LSTM中的direction设置为forward以使用单向LSTM模型,同时设置线性层的shape为[hidden_size, num_classes]。 In [16] class AveragePooling(nn.Layer): def __init__(self): super(AveragePooling, self).__init__() def forward(self, sequence_output, sequence_length): sequence_len...
2019 年初，百度语音技术团队公布在线语音领域全球首创的流式多级的截断注意力模型 SMLTA（Streaming Multi-Layer Truncated Attention）, 相对准确率提升 15%。如今，随着 SMLTA2 的发布，百度语音实现了在线语音识别历史上的又一次重大突破。百度语音识别技术发展路线图 Transformer 模型用于在线语音识别领域的三大障碍 人工...
下图展示encoding 和decoding的模型结构,在每一个encoder的时间步t,,选择这个时间步有关的编码器的信息。 图1 具有注意力机制的seq-to-seq模型解码的第二步 此刻attention layer保存着encodering看到的所有信息&mda... 注意力机制和Seq2seq模型笔记 注意力机制 在“编码器—解码器(seq2seq)”⾥,解码器在各个...
Fig. 7 提供了很多信息, 我的这个训练的代码是two layer LSTM, 然后第一个layer 是256 * 512, 这个矩阵的维度让我思考很久。 看了下LSTM 的计算方式,就容易理解多了。 如下图所示, LSTM 有四个 weight W 和四个 weight U. 这样输出维度就从128*4 = 512, 然后 输入的维度 不仅仅是x, 还有上一个sta...