模型结合了 BERT(预训练的Transformer模型)和上述的简单RNN。输入是文本数据的和,首先通过 BERT 模型生成文本的表示,然后将这些表示传递给 RNN 模型。RNN 模型进一步处理序列信息,最终通过全连接层 () 生成文本分类的 logits。 在这个模型中,BERT用于捕捉单词之间的语义信息,而RNN则用于处理序列中的时序信息。最后的全...
RNN 循环核介绍 Attention attention解决的问题: attention与self-attention的区别: self-attention multi-head self-attention Transformer Bert 模型结构 两个任务 Bert模型的主要特点: RNN RNN(Recurrent Neural Network)是一类用于处理序列数据的神经网络。时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据,这类数据反映了某...
首先我们利用RNN结构得到encoder中的hidden state(ℎ1,ℎ2,…,ℎ�)(图1所示) 由图2所示,设当前decoder的hidden state是ℎ�−1′,我们可以计算每一个encoder中的hidden statℎ�−1与当前hidden state的关联性:���=�(ℎ�−1′,ℎ�),写成相应的向量形式即为��→=(...
RNN结构,双向LSTM,Transformer, BERT对比分析 RNN RNN 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。
从RNN 到 Bert 一、RNN 对于一个全连接网络,它的隐藏层的值只取决于输入的 x 而RNN 的隐藏层的值 s 不仅仅取决于当前这次的输入 x,还取决于上一次隐藏层的值 s,大致过程可以画成如下简图: 其中,t是时刻,x是输入层,s是隐藏层,o是输出层,矩阵W是隐藏层上一次的值作为此次输入的权重。其中W,U,b均为 ...
深度学习，在人工智能领域不断取得了发展成就。其中，RNN、CNN、Transformer、BERT以及GPT五种深度学习模型，凭借其独特的优势，在计算机视觉、自然语言处理等诸多领域实现了重要突破。本文将从四大维度——关键技术、数据处理、应用场景以及经典案例，对这五种模型进行简要介绍。首先，在关键技术方面，这五种模型各具特色...
1. RNN(Recurrent Neural Network) 时间轴 1986年,RNN 模型首次由 David Rumelhart 等人提出,旨在处理序列数据。 关键技术 循环结构 序列处理 长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU) 核心原理 RNN 通过循环结构让网络记住以前的输入信息,使其能够处理序列数据。每个节点不仅接收当前输入,还接收前一个节点的输出,...
改造SimpleRNN => LSTM 可见LSTM其实也是一类RNN罢了,此处我不会详细解释其原理,因为Attention is ALL you need,RNN可以被attention取代了。 首先来看LSTM的架构, 仔细观察发现,其实和简单RNN没有很大区别,其实就是把之前单纯的乘矩阵A转化为一系列更为复杂的操作。所以SimpleRNN可以被LSTM完全替换掉,就像替换某个零件...
1. RNN(Recurrent Neural Network) 时间轴 1986年,RNN 模型首次由 David Rumelhart 等人提出,旨在处理序列数据。 关键技术 循环结构 序列处理 长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU) 核心原理RNN 通过循环结构让网络记住以前的输入信息,使其能够处理序列数据。每个节点不仅接收当前输入,还接收前一个节点的输出,从...
1.注意解码器RNN接收<END>令牌的嵌入和初始解码器隐藏状态。 2.RNN处理其输入,产生一个输出和一个新的隐藏状态向量(h4),并丢弃输入。 3.注意步骤:使用编码器隐藏状态和h4向量来计算该迭代时间的语境向量(C4)。 4.将h4和C4连成一个向量。 5.将这个向量传递给前馈神经网络(一个与模型共同训练的网络)。 6.前...