该框架结合了四种不同的声学特征(包括上包络、语谱图、梅尔语谱图和高阶统计特征),通过卷积神经网络(CNN)提取深度特征,并利用长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制处理时间序列信息。通过权重调整模块(WAM)进行特征融合,动态调整各特征的权重,以优化模型性能。实验在两个临床语音数据库(CNRAC和CS-NRAC)上验证了该方法...
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...
lstm = nn.LSTM(self.embed_dim, self.hidden_size, self.layer_size, dropout=dropout, bidirectional=bidirectional) if bidirectional: self.layer_size = self.layer_size * 2 else: self.layer_size = self.layer_size self.attention_size = attention_size if self.use_cuda: self.w_omega = Variable...
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...
Score fucntion本质上是在求一种匹配度(相似度),Aligment function是把所有位置上的权值归一化,使其相加等于1(softmax正是这种功能),最后的加权求和是为了使得经过LSTM/RNN encode之后的文本与权值关联起来得到加权的中间语义表示。Attention被提出了是为了解决较长文本中依赖关系的捕捉,传统的序列模型虽然有一定这方面的...
自从注意力机制与编码器解码器架构在 NMT 模型中占统治地位后，就很少有研究者质疑它们的威力。而最近华盛顿大学的研究者移除了这两种结构，并采用一种类似语言模型的极简 NMT 架构。因为崇尚 LSTM 无所不能且模型结构贼简单，他们的模型甚至能做到即时翻译。自从编码器解码器架构崛起以来，主流的神经机器翻译（NMT）...
text-embeddinggpu-supportspeech-emotion-recognitionattention-lstmaudio-embeddingvggishmultimodal-emotion-recognition UpdatedJan 23, 2024 Jupyter Notebook kyegomez/MGQA Sponsor Star12 Code Issues Pull requests The open source implementation of the multi grouped query attention by the paper "GQA: Training Ge...
基于Attention和Bi-LSTM实现视频分类 模型简介 递归神经网络(RNN)常用于序列数据的处理,可建模视频连续多帧的时序信息,在视频分类领域为基础常用方法。该模型采用了双向长短记忆网络(LSTM),将视频的所有帧特征依次编码。与传统方法直接采用LSTM最后一个时刻的输出不同,该模型增加了一个Attention层,每个时刻的隐状态输出都...
一直以来对多层LSTM存在误解,把time_steps与n_layers搞混,其实两者是不同的[1][1]。两者是正交的。时间序列是在每一个层内存在的,层与层之间是并行的。 Seq2Seq Seq2Seq表示模型输入一个序列,输出一个新序列。主要由Encoder于Decoder组成。
LSTM+Attention+CRF的原理讲解 技术标签:深度学习算法原理 查看原文 probability and statistics(7) 参数估计 概率密度函数,根据样本数据,会有一组参数,使得这个参数带入概率密度函数后,这批样本出现概率最大,这个参数就是我们要估计的参数先设密度函数为 f (x∣ θ ) , θ 就是... ∣θ )p(X|\theta)p(X...