与RNN相比,LSTM的神经元还是基于输入X和上一级的隐藏层输出h来计算,只不过内部结构变了,也就是神经元的运算公式变了,而外部结构并没有任何变化,因此上面提及的RNN各种结构都能用LSTM来替换。 相对于RNN,LSTM的神经元加入了输入门i、遗忘门f、输出门o 和内部记忆单元c。博主这里先给上一个整体的LSTM结构图如下图,之后再对
如上图所示,解码器的输出hs被输入到各个时刻的attention层,另外这里将lstm层的隐藏状态向量输入affine层,再将解码器进行改进,我们将attention信息添加到上一章的解码器上 ### 带attention的seq2seq的实现 ###双向LSTM 双向lstm在之前的lstm层添加了一个反方向处理的lstm层,然后拼接各个时刻的两个lstm层的隐藏状态,...
除了细胞状态,LSTM图中还有了很多奇怪的结构,这些结构一般称之为门控结构(Gate)。LSTM在在每个序列索引位置t的门一般包括遗忘门,输入门和输出门三种。下面我们就来研究上图中LSTM的遗忘门,输入门和输出门以及细胞状态。 LSTM之遗忘门 遗忘门(forget gate)顾名思义,是控制是否遗忘的,在LSTM中即以一定的概率控制是...
LSTM/RNN模型的Attention机制,图片来自Jonas Schleske 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。 采用这种结构的模型在许多比较难的序列预测问题(如文本翻译)上都取得了最好的结果,...
计算图展开 反向传播与梯度计算 双向RNN简介 LSTM Attention机制 encoder-decoder架构与Attention机制的原理 添加Attention机制的机器翻译模型的更新方程 有一些推送中无法渲染的特殊符号,我会以LaTeX符号代替,会有轻微阅读不便,请各位谅解! 01-1 RNN RNN的中文名是循环神经网络(Recurrent Neural Network)。考虑到循环就是...
DenseNet网络模型的核心组成部分是密集连接模块,这个模块中任意两层之间均直接的连接,即网络中的第一层、第二层 第L-1层的输出都会作为第L层的输入,同时第L层的特征图也会直接传递给后面所有层作为输入 2:基于LSTM结构的上下文序列特征提取 文本行是一个序列,含有丰富的上下文信息,同一文本行中的不同字符可以互相...
OutputAttentionLSTMInputOutputAttentionLSTMInput输入序列输出隐状态计算上下文生成预测 模型的构成由以下几个组件构成: 输入层:接收入数据 LSTM层:处理时间序列数据 注意力层:计算注意力权重 输出层:生成最终预测 以下是结构的C4架构图,展示各个模块之间的关系及数据流动。
主要是注意力机制,不过梗直哥说到这里的Attention就是权重的意思哦!!记住了,它(Attention) == 权重(Weight)。这里就不进行三维到二维的展开了,它没有LSTM那么抽象,所以我们就对典型的注意力机制和自注意力机制进行一个了解即可。 注意力机制 图3-1为RNN结构示意,我们由此引出注意力结构。
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. 网络结构 在Attention BiLSTM网络中,主要由5个部分组成: 输入层(Input layer):指的是输入的句子,对于中文,指的是对句子分好的词; ...