Attention-based Encoder-Decoder 模式在机器翻译和语音识别领域都有很好的效果,而这篇论文则是将Attention-based Encoder-Decoder模式应用在SlotFilling和IntentDetection任务上,并创建联合模型来提升鲁棒性,并达到了state-of-the-art的效果。 这里需要注意的一点就是,在SlotFilling中,预测序列标注是和文本序列对齐,长度一...
过去attention-based encoder-decoder中，attention机制根据decoder(主要是LSTM)的hidden state，为encoder(主...
而在原本的encoder-decoder模型中，在翻译生成每个y^{<t>}时都以整个句子的分布表示c当作context，因此...
MobilityEncoder-decoderSelf attentionTime seriesDeep learningPoints of interestRegions of interestMultistep Human Density Prediction (MHDP) is an emerging challenge in urban mobility with lots of applications in several domains such as Smart Cities, Edge Computing and Epidemiology Modeling. The basic ...
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 ...
Transformer 是为了解决机器翻译任务而提出。机器翻译是一个历史悠久的问题,可以理解为序列转序列问题,也就是我们常说的 seq2seq 结构,解决这类问题一般是采用 encoder-decoder 结构,Transformer 也沿用了这种结构。翻译任务一个常规的解决方案如下所示: 对应到 Transformer 中的一个更具体的结构为: ...
机器翻译是一个历史悠久的问题,可以理解为序列转序列问题,也就是我们常说的 seq2seq 结构,解决这类问题一般是采用 encoder-decoder 结构,Transformer 也沿用了这种结构。翻译任务一个常规的解决方案如下所示: 对应到 Transformer 中的一个更具体的结构为: 主要包括编码器和解码器组件,编码器包括自注意力模块(QKV ...
机器翻译是一个历史悠久的问题,可以理解为序列转序列问题,也就是我们常说的 seq2seq 结构,解决这类问题一般是采用 encoder-decoder 结构,Transformer 也沿用了这种结构。翻译任务一个常规的解决方案如下所示: 对应到 Transformer 中的一个更具体的结构为: 主要包括编码器和解码器组件,编码器包括自注意力模块(QKV ...
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。
第三种:两个decoder的输入既有encoder对应位置上的隐层状态,也有context vector作为输入; Attention-Based RNN框架 和上面的encoder-decoder框架不一样的是,Attention-Based RNN框架只有RNN,也就是并没有decoder的这个部分了(或者说二者融为一体了)。 底层编码使用Bi-LSTM; ...