另外,ELMo本质上也不能算作真正的利用到了双向的信息,因为它两个模块是分开训练的,即图上显示的这种分别由左向LSTM和右向LSTM来提取特征的方式,并且最终使用拼接(concatenate)的融合方式,效果是不如self-attention的特征融合方式的。在原文中,作者称BERT是"deep bi-directional"。 综上所述,我们可以看出BERT是融合...
Multi-head attention Transformer Bert LSTM# LSTM有两个传输状态,一个 ctct(cell state),和一个 htht(hidden state) ctct保存模型的长期记忆,在训练过程中改变的速度较慢, 而htht在训练过程中变化的速度则比较快。 计算过程# 首先使用LSTM的当前输入xtxt和上一个状态传递下来的ht−1ht−1拼接计算得到四个中...
LSTM(Long Short-Term Memory):LSTM是一种递归神经网络(RNN)的变体,它通过引入记忆单元和门控机制来解决RNN在处理长序列时的梯度消失问题。LSTM能够更好地捕获文本中的长期依赖关系。 多头自注意力(Multi-Head Attention):多头自注意力机制是Transformer的核心组件之一,它允许模型在不同的子空间中同时关注输入序列的不...
cnn vs rnn vs self-attentionRNN结构,双向LSTM,Transformer, BERT对比分析RNNRNN 按照时间步展开Bi-RNN 向前和向后的隐含层之间没有信息流。LSTM长短期记忆(Long short-term memory, LSTM)是一种特殊的RNN,主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失问题。LSTM...
transformer是谷歌大脑在2017年底发表的论文attention is all you need中所提出的seq2seq模型. 现在已经取得了大范围的应用和扩展, 而BERT就是从transformer中衍生出来的预训练语言模型. 目前transformer模型已经得到广泛认可和应用, 而应用的方式主要是先进行预训练语言模型, 然后把预训练的模型适配给下游任务, 以完成各...
二、Attention原理详解 1、概述 在开始Attention之前,希望大家对RNN系列网络结构要比较熟悉,如果有不太清楚的朋友可以查看我之前写的一篇博客循环神经网络RNN、LSTM、GRU原理详解,简单清晰的描述了RNN的网络结构和前后向传播过程,主要原因在于虽说Attention方法发展...
每个Transformer单元都有两个最重要的子层,分别是Self-Attention层与Feed Forward层,后面会对这两个层的详细结构做介绍。文章使用Transformer搭建了一个类似Seq2Seq的语言翻译模型,并为Encoder与Decoder设计了两种不同的Transformer结构。 Decoder Transformer相对于Encoder Transformer多了一个Encoder-Decoder Attention层,用来...
一个问题是,FC 嵌入层往往很大,有时甚至比模型参数还多不少,如果直接把它接在 RNN 或 LSTM 的输入之前一起训练,很容易导致嵌入层过拟合,影响模型性能。这时我们可以先用一个别的任务专门训练这个 FC 嵌入层,这就是所谓的预训练pre-train过程,几个注意点是 ...
所谓 深度双向 是指注意力机制可以一次看到所有的序列元素，每个元素的编码的计算都包含了该元素之前和之后的序列信息。从方向来说，同时包含了之前和之后两个方向；从距离来讲，同时计算不同距离的各个元素；从编码方式上，attention 机制可以一次性完成编码， 这些特性都优于传统的基于 LSTM 的双向编码方式。我们在图...
二、Attention原理详解 1、概述 在开始Attention之前,希望大家对RNN系列网络结构要比较熟悉,如果有不太清楚的朋友可以查看我之前写的一篇博客循环神经网络RNN、LSTM、GRU原理详解,简单清晰的描述了RNN的网络结构和前后向传播过程,主要原因在于虽说Attention方法发展到现在已经不仅仅是应用到NLP领域,在CV领域以及其他领域都大...