LSTM Attention的核心原理是将LSTM和Attention机制相结合,用于处理序列数据中存在的长距离依赖关系和重要特征的提取。具体来说,LSTM通过门控单元来控制信息的输入和输出,从而避免了梯度消失和梯度爆炸的问题。而Attention机制则通过计算每个序列数据的权重,将不同的序列数据进行加权处理,从而把注意力集中在重要的特征信息上...
比方说在翻译中,我们输入会有x = (x_1,\cdots, x_{T_x}), x_i \in \mathbb{R}^{K_x},那么也就是说,句子长度为T_x,词汇量为K_x,而embedding就是通过一个矩阵,把它转为一个固定的m维向量。 如果你了解了LSTM的原理的话,其实直观上来看这里的z_i,r_i就扮演着“门”的作用(更新门与复位门...
在LSTM中,t=4 时刻需要使用 t=1 时刻的信息,因此应通过 t=2、t=3 时刻所对应的隐藏单元传递信息,距离越远,信息传递损失越大(长距离依赖问题);而在Self-Attention中,在 t=4 时刻,h_4 可以和其他所有时刻的信息直接关联。因此,Self-Attention可以解决LSTM的长距离依赖问题。 另外,LSTM在计算 t 时刻的输出时...
output[-1]与h_n是相等的,因为output[-1]包含的正是batch_size个句子中每一个句子的最后一个单词的隐藏状态,注意LSTM中的隐藏状态其实就是输出,cell state细胞状态才是LSTM中一直隐藏的,记录着信息 def attention_net(self, lstm_output): #print(lstm_output.size()) = (squence_length, batch_size, hidde...
本文设计并实现的基于Attention机制的CNN-LSTM模型(以下简称为CLATT模型)一共分为五层,具体结构与原理如图所示。 第一层是输入层。规定输入数据的格式(批大小,时间步数,特征维度),将批大小默认为1,时间 步数记为t,特征维度记为n,则一条样本可表示为一个实数序列矩阵Rt×n,记xi 为Rt×n中第i个时间步数据的向量...
二、Attention原理详解 1、概述 在开始Attention之前,希望大家对RNN系列网络结构要比较熟悉,如果有不太清楚的朋友可以查看我之前写的一篇博客循环神经网络RNN、LSTM、GRU原理详解,简单清晰的描述了RNN的网络结构和前后向传播过程,主要原因在于虽说Attention方法发展...
lstm的结构和原理 聊完一圈RNN之后,我们来看看它的变种兄弟-LSTM吧! 别慌,我说的不是变种成僵尸的那种东东,Lstm为长短期记忆,是在RNN的基础上引入了细胞状态,根据细胞状态可决定哪些状态应该保留下来,哪些状态应该被遗忘,可以在一定程度上解决梯度消失问题。
深度学习算法原理——Attention BiLSTM 论文地址:Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification 文章中提到使用双向的LSTM(Bidirectional LSTM)加上Attention的机制处理文本分类的相关问题,以解决CNN模型不适合学习长距离的语义信息的问题。
1. 传统神经网络 传统神经网络的结构比较简单：输入层 – 隐藏层 – 输出层。如下图所示： 输入是x...