LSTM的中文叫长短时记忆网络(long short-term memory),它是一个特殊的节点激活函数。神经网络必然是要祭出它的计算图的,我们这里也给出它的具体构造。 LSTM架构 (点积是指点对点相乘,不是内积的意思,符号应该是\circ) 挺复杂的,我第一眼看我真以为它是代替RNN的又一个网络,并且它起名就真的有“网络”二字…...
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...
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...
RNN和LSTM结构示意图 相比于RNN，LSTM可以更好的处理长时依赖关系，也就是说可以提取长时间的相关性。...
在encoder部分是使用两层堆叠的LSTM，decoder也是同样的结构，不过它使用encoder最后一个隐藏层作为初始化...
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。
该篇文章右谷歌大脑团队在17年提出,目的是解决对于NLP中使用RNN不能并行计算(详情参考《【译】理解LSTM(通俗易懂版)》),从而导致算法效率低的问题。该篇文章中的模型就是近几年大家到处可以听到的Transformer模型。 一、算法介绍前的说明 由于该文章提出是解决NLP(Nature Language Processing)中的任务,例如文章实验是...
当然其实编码器选择LSTM的话,也可以直接用最终的语义向量C作为输入。我们从图中可以看出,编码向量都是等权重输入的,也就是每一个时刻输入的编码向量是一样的。 下图是一个应用了Attention机制的seq2seq模型: 从这个图中我们就能够看出,解码阶段输入的编码向...
RNN算是在自然语言处理领域非常一个标配网络了,在序列标注/命名体识别/seq2seq模型等很多场景都有应用,Recurrent Neural Network for Text Classification with Multi-Task Learning文中介绍了RNN用于分类问题的设计,下图LSTM用于网络结构原理示意图,示例中的是利用最后一个词的结果直接接全连接层softmax输出了 ...
图中,线条越粗表示attention的权重越大,可以看出,两个头关注的地方不一样,绿色图说明该头更关注全局信息,红色图说明该头更关注局部信息。 2.3.2 Add&Norm结构 从结构图不难看出网络加入了residual结构,所以add很好理解,就是输入张量与输出张量相加的操作。