Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Fillingarxiv.org/abs/1609.01454 一、Abstract Attention-based Encoder-Decoder 模式在机器翻译和语音识别领域都有很好的效果,而这篇论文则是将Attention-based Encoder-Decoder模式应用在SlotFilling和IntentDetection任务上,并创建...
建立一个编码（Encoder）和解码（Decoder）的非线性模型，神经网络的参数足够多，能够存储足够的信息；除了...
对mask structures(即attention的结构)的encoder-decoder与local-convolution两种结构进行实验(无分析,encoder-decoder效果好). 对本文提出的结构进行Noisy Label鲁棒性分析: 打乱部分训练集label后再训练. Residual Attention Network for Image Classification(http://cn.arxiv.org/abs/1704.06904v1) 1.7 空间和通道上的...
attention模型如下图4所示，该模型包括三个模块，其中绿色线框内为encoder模块，橘色线框内为decoder模块...
在对比对其输入的基于attention的encoder-decoder模型,基于attention的RNN更有效率。encoder-decoder使用两次输入,而RNN只有一次。 4 实验 4.1 数据 使用了ATIS数据 4.2 训练步骤 LSTM单元为128 单层LSTM batch_size = 16 word embedding = 128 dropout = 0.5 ...
This paper provides multiple attention and encoder–decoder-based gas meter recognition networks (MAEDR) for this problem. First, from the acquired dial photos, the dial images with extreme conditions such as overexposure, artifacts, blurring, incomplete display of characters, and occlusion are chosen...
论文《Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Filling》简称Attention BiRNN,作者Bing Liu(Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University)。经典的NLU论文(Semantic Frame)。 2. 摘要 基于注意力的编解码器神经网络模型最近在机器翻译和语音识别中显示出令...
在encoder-decoder的attention层,queries来自于之前的decoder层,而keys和values都来自于encoder的输出。这个类似于很多已经提出的seq2seq模型所使用的attention机制。 在encoder含有self-attention层。在一个self-attention层中,所有的keys,values以及queries都来自于同一个地方,本例中即encoder之前一层的的输出。
在encoder-decoder的attention层,queries来自于之前的decoder层,而keys和values都来自于encoder的输出。这个类似于很多已经提出的seq2seq模型所使用的attention机制。 在encoder含有self-attention层。在一个self-attention层中,所有的keys,values以及queries都来自于同一个地方,本例中即encoder之前一层的的输出。
换个角度解释注意力模型,考虑引入了Attention Model注意力模型,Encoder-Decoder框架会发生哪些变化? 在引入Attention之前的句子生成如下: 其中,f 是Decoder的非线性变换函数。 这里可以看出,不论生成哪个单词,他们都统一使用了语义编码C,这说明不论生成哪个单词,X中的任意一个单词对目标单词的影响都是一样的,这种Encoder...