故本论文模型使用的架构与以前基于注意力机制的Encoder-Decoder模式不一样,采取了alignment-based RNN模型。 二、Introduction 在处理SlotFilling和IntentDetection这两个任务的时候,在此论文发表之前,一般都是分开单独训练成两个模型。其中Slotfilling相当于序列标注问题,使用的方法也很多,如最大熵马尔科夫模型(MEMM)、...
论文笔记：【AttentionBased RNN】论文主要贡献：将Attentionbased EncoderDecoder模型应用于SlotFilling和IntentDetection任务，旨在提升模型的鲁棒性和性能。模型创新点：Alignmentbased RNN架构：确保了预测序列标注与文本序列的精确对齐，不同于传统的SlotFilling方法。任务融合：将SlotFilling和IntentDetection两个任...
Survey on the attention based RNN model and its applications in computer vision，2016 ...
在Encoder-Decoder框架中，文本经过编码器形成表征后，分别通过两个解码器得到意图与槽。解码器分为三种类型，依据是否将编码器对应位置的隐层状态输入到解码器的每个步骤标注槽。Attention-Based RNN框架则不同，此框架仅包含RNN，没有解码器部分，解码过程与RNN融为一体。总结：本文成文于2016年，结构清晰...
(1) 首先利用双向RNN结构得到隐层状态(h1, h2, …, hn) (2) 如当前已经decoder到隐层St-1,接下来计算每一个输入位置hj对当前位置i的影响 这里attention的计算方式可以有很多种,点乘形式、加权点乘形式或求和形式 (3) 对eij进行softmax将其normalization得到attention权重分布,如下所示 ...
Transformer 结构是 Google 在 2017 年为解决机器翻译任务(例如英文翻译为中文)而提出,从题目中可以看出主要是靠 Attention 注意力机制,其最大特点是抛弃了传统的 CNN 和 RNN,整个网络结构完全是由 Attention 机制组成。为此需要先解释何为注意力机制,然后再分析模型结构。
HARNN是一个RNN的结构,模型包含如下三个部分,结构如上图所示,可以看出HARL模块就是我们上面介绍的HAF框架: ●Documentation Representation Layer,也就是Embedding模块 ●Hierarchical Attention-based Recurrent Layer(HARL),这个是这篇论文提出来...
在上图中,即为h1h1和z0z0的匹配度(h1h1为当前时刻RNN的隐层输出向量,而不是原始输入的词向量,z0z0初始化向量,如rnn中的initial memory),其中的match为计算这两个向量的匹配度的模块,出来的α10α01即为由match算出来的相似度。好了,基本上这个就是attention-based model 的attention部分了。那么,match什么呢?
Transformer 结构是 Google 在 2017 年为解决机器翻译任务(例如英文翻译为中文)而提出,从题目中可以看出主要是靠 Attention 注意力机制,其最大特点是抛弃了传统的 CNN 和 RNN,整个网络结构完全是由 Attention 机制组成。为此需要先解释何为注意力机制,然后再分析模型结构。 1.1 Attention 注意力机制人生来就有注意力...
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。