Bahdanau等人提出了一个没有严格单向对齐限制的 可微注意力模型(Bahdanauet al., 2014)。 在预测词元时,如果不是所有输入词元都相关,模型将仅对齐(或参与)输入序列中与当前预测相关的部分。这是通过将上下文变量视为注意力集中的输出来实现的。 模型 总结 在预测词元时,如果不是所有输入词元都是相关的,那么具有...
受学习对⻬想法的启发,Bahdanau等⼈提出了⼀个没有严格单向对⻬限制的可微注意⼒模型 [Bahdanau et al., 2014]。在预测词元时,如果不是所有输⼊词元都相关,模型将仅对⻬(或参与)输⼊序列中与当前预测相关的部分。这是通过将上下⽂变量视为注意⼒集中的输出来实现的 1 - 模型 import torch ...
PyTorch教程11.4之Bahdanau注意力机制 当我们在10.7 节遇到机器翻译时,我们设计了一个基于两个 RNN 的序列到序列 (seq2seq) 学习的编码器-解码器架构(Sutskeveret al., 2014)。具体来说,RNN 编码器将可变长度序列转换为固定形状的上下文变量。然后,RNN 解码器根据生成的标记和上下文变量逐个标记地生成输出(目标)序...
神经机器翻译旨在构建和训练一个单一的、大规模的神经网络,该网络可以读取句子并提供准确的翻译,这与传统的基于短语的翻译系统形成鲜明对比,后者由许多独立调整的微小子组件组成。 在大型翻译项目中,例如从英语到法语(Luong et al., 2015)或英语到德语(Jean et al., 2015)的翻译项目,神经机器翻译(NMT)显示出了最...
在大规模的翻译项目中,例如从英语到法语 (Luong et al., 2015) 或从英语到德语 (Jean et al., 2015),神经机器翻译 (NMT) 已经展示了最先进的能力。NMT 具有吸引力,因为它可以在很少或没有先前领域专业知识的情况下进行概念化。Luong 等人 (2015) 的模型读取所有源单词,直到达到句子结束符 。如下所示,然后...
(Multiplicative attention,Luong et al., 2015) 在tensorflow1.0版本以后的api seq2seq库中,包含了两种Attention算法,他们的区别就是...来打破这种原始编解码模型对固定向量的限制。 Attention原理Attention的原理就是计算当前输入序列与输出向量的匹配程度,匹配度高也就是注意力集中点其相对的得分越高,其中Attention Tas...
The function implemented by the alignment model here combinesst−1andhiusing an addition operation. For this reason, the attention mechanism implemented by Bahdanau et al. is referred to asadditive attention. This can be implemented in two ways, either (1) by applying a weight matrix,W, over...
Although there are some similarities between the global attention method and the model presented by Bahdanau et al., there are also significant differences that are indicative of the simplification and generalization that have taken place. The encoder and decoder both rely on the same simple technique...
我们试着从 [Graves, 2013]中找到灵感: 在为给定文本序列生成手写的挑战中, Graves设计了一种可微注意力模型, 将文本字符与更长的笔迹对齐, 其中对齐方式仅向一个方向移动。 受学习对齐想法的启发,Bahdanau等人提出了一个没有严格单向对齐限制的 可微注意力模型 [Bahdanau et al., 2014]。 在预测词元时,如果不...
受学习对齐想法的启发,Bahdanau等人提出了一个没有严格单向对齐限制的 可微注意力模型 ("https://zh.d2l.ai/chapter_references/zreferences.html#id6">Bahdanauet al., 2014)。 在预测词元时,如果不是所有输入词元都相关,模型将仅对齐(或参与)输入序列中与当前预测相关的部分。这是通过将上下文变量视为注意力...