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)、...
在这些初步的思考下，基于 RNN 的 Attention 机制就是：建立一个编码（Encoder）和解码（Decoder）的非...
过去attention-based encoder-decoder中，attention机制根据decoder(主要是LSTM)的hidden state，为encoder(主...
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。 采用这种结...
二、Encoder-Decoder的原理 图片 Encoder(编码器): 编码器的作用是将输入序列转换成一个固定长度的上下文向量。 它通常使用循环神经网络(RNN)或其变体(如LSTM、GRU)来实现。 在每个时间步,编码器会读取输入序列的一个元素,并更新其隐藏状态。 编码完成后,最终的隐藏状态或隐藏状态的某种变换被用作上下文向量。
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 ...
3. Attention + Encoder-Decoder 3.1 Transformer 3.2 GPT 3.3 BERT 0. 背景:序列数据及相关任务 序列数据是由一组相互关联的样本组成的数据,其中任意样本对应的标记是由其自身和其他样本共同决定的;序列数据任务是输入或...
双向循环神经网络中的网络单元可以是RNN、LSTM和GRU,均适用这种变体结构。 2. 深层循环神经网络 顾名思义,就是多个循环神经网络的堆叠,循环神经网络可以采用RNN、LSTM和GRU,均适用这种变体结构。 3. Seq2Seq架构:非常火热 又叫Encoder-Decoder模型,适用于输入与输出个数不一样相等的情况(即多对多的循环神经网络,...
5.1 Encoder-Decoder Model with Aligned Inputs 用于联合意图检测和时隙填充的编码器-解码器模型如图2所示。在编码器侧,我们使用双向RNN。双向RNN已成功应用于语音识别和`口语理解。我们使用LSTM 作为基本的递归网络单元,因为它具有比简单RNN更好地建模长期依赖关系的能力。
所有的RNN都有不断重复网络本身的链式形式。在标准的RNN中,这个重复复制的模块只有一个非常简单的结果。例如一个tanh层: LSTM也有这样的链式结构,但是这个重复的模块和上面RNN重复的模块结构不同:LSTM并不是只是增加一个简单的神经网络层,而是四个,他们以一种特殊的形式进行交互: ...