LSTM中注意力机制根据使用的位置可以分为两种:对x使用Attention和对output使用Attention,而对于这两种,都可以选择对时间步或变量维度执行Attention。 2.1 输入Attention 输入Attention,即在将x送入LSTM前执行Attention。由于x (batch_size, seq_len, input_size)。对x使用Attention主要分为两种:一种是对时间步维度即seq...
attention机制下的Transformer确实是当前AI技术中最为火热的,基于其构建的大语言模型可以说是AI技术至今最强的技术之一了,但是attention是否真的的一定优于LSTM呢? 其实,attention的效果或者说Transformer的效果是和数据量的多少有关系的,如果是常见的数据量(传统文本任务、几万或者几十万数据量)那么attention的效果不会比...
基于attention机制的LSTM网络结构设计 attention机制模拟人脑注意力模型,其主要思想是针对输入序列中影响输出结果的关键部分分配较多的注意力,以更好地学习输入序列中的信息。本文将attention机制作为2个LSTM网络的接口,首先通过一个LSTM网络处理输入序列,实现高层次的特征学习;随后通过合理分配注意力权重,实现...
3.2 AttentionDecoder部分 4.训练模型 5.使用模型进行机器翻译 6.写在后边 配套项目代码(一键运行) 1. 〖一键运行〗使用 CNN 在 CIFAR10 数据集实现图像分类 2. 〖一键运行〗使用 LeNet 在 MNIST 数据集实现手写体识别 3. 〖一键运行〗使用 Attention 机制的 LSTM 实现机器翻译 4. 〖一键运行〗使用 协同过滤...
一、attention机制LSTM预测 1 总体框架 数字货币预测模型分为两部分,由LSTM模块和Attention模块组成。 2 LSTM模块 长短期记忆网络(LSTM)是一种特殊的递归神经网络(RNN)模型,是为了解决RNN模型梯度消失的问题而提出的。在传统的RNN模型当中,当时间跨度较长时,网络权重更新会十分缓慢。针对此问题,LSTM采用了“记忆单元”...
LSTM是一种具有长期记忆能力的递归神经网络。它通过控制信息的流动来解决梯度消失和梯度爆炸的问题,从而更好地捕捉时序数据中的长期依赖关系。注意力机制是一种机制,它允许网络在处理输入序列时有选择地关注特定的时间步。这种机制可以帮助网络更好地理解和利用输入序列中的关键信息。
我们不禁想问:是否有比LSTM更好的模型?学者一致认为:那就是attention注意力机制。核心观点就是让RNN每一步都监视一个更大的信息集合并从中挑选信息。例如:如果你使用RNN去为一个图像生成注释,它会从图像中挑选一部分去预测输出的单词。接下来在讲解attention之前,我们会先聊聊Seq2Seq。
这个可以用一个小型的神经网络来逼近。好了,把四个公式串起来看,这个attention机制可以总结为一句话,“当前一步输出应该对齐哪一步输入,主要取决于前一步输出和这一步输入的encoder结果”。 LSTM 由于RNN也有梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数据,大牛们对RNN做了改进,得到了RNN的特例LSTM(Long Short-Term Memo...
Attention机制通过在每个时间输入不同的 c 来解决这个问题，下图是带有Attention机制的Decoder：在这里插入...
基于attention机制的LSTM/RNN模型的5个应用领域:机器翻译、图片描述、语义蕴涵、语音识别和文本摘要。 让我们开始学习吧。 一、长输入序列带来的问题 使用传统编码器-解码器的RNN模型先用一些LSTM单元来对输入序列进行学习,编码为固定长度的向量表示;然后再用一些LSTM单元来读取这种向量表示并解码为输出序列。