卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)都已在各种语音识别任务中显示出对深度神经网络(DNN)的改进。CNN、LSTM和DNN在建模能力上是互补的,CNN擅长减少频率变化,LSTM擅长时间建模,而DNN适合将要素映射到更加可分离的空间。本文通过将CNN、LSTM和DNN组合成一个统一的架构来利用它们的互补性,提出了CLDNN(CONVOLUTIONAL, LON...
卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)都已在各种语音识别任务中显示出对深度神经网络(DNN)的改进。CNN、LSTM和DNN在建模能力上是互补的,CNN擅长减少频率变化,LSTM擅长时间建模,而DNN适合将要素映射到更加可分离的空间。本文通过将CNN、LSTM和DNN组合成一个统一的架构来利用它们的互补性,提出了CLDNN(CONVOLUTIONAL, LON...
模型结构包括三个部分: (1)混合编码模块:CNN与LSTM混合的encoder; (2)多粒度的相关性匹配模块; (3)co-attention的语义匹配模块 相关度特征:word-level -> phrase-level -> sentence-level。通过将query表示矩阵和上下文表示矩阵相乘,来计算查询和每个encoder层的上下文之间的相关性得分。引入外部权重作为先验值来...
一、加大模型规模 这种做法在弱模型通过集成学习后成为强模型的效果非常明显。例如决策树和随机森林,通过准确率低的分类器集成在一起进行加权投票得到更精确的结果,犹如三个臭皮匠赛过诸葛亮。神经网络模型也是这种体现,因为深度学习近乎是个可以拟合任何数据集的函数,如果神经元的数量加大,那么它能更好地拟合数据集,当...
因此,我们需要双向循环神经网络或者双向LSTM(BiLSTM)。BiLSTM结构简单来说可以如下描述: 前向模型 LSTM_{L} 的输入依次为"我,爱,中国',后向的模型 LSTM_{R} 的输入依次为"中国,爱,我"。然后前后向模型得到的一个时刻的两个隐藏拼接之后得到最终的隐层表示。 Seq2Seq [5] Seq2Seq 是一种循环神经网络的...
Token是用Transformer作为特征提取器，综合全部Token的信息得到的（直觉理解，但是不对）。再加CNN/LSTM...
具体到ELMo的架构,还是按照训练语言模型的方式,使用了CNN-BIG-LSTM结构和一个层之间的残差链接。使用ELMo可以针对一个token产生三个向量,:原始向量、第一层向量、第二层向量。作者认为低层的bi-LSTM层能提取语料中的句法信息,而高层的bi-LSTM能提取语料中的语义信息。
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,从而形成记忆能力。
BERT是一种预训练语言模型(pre-trained language model, PLM),其全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers(双向编码表示)。 什么是语言模型?什么又是预训练语言模型? 语言模型 是这样一个模型:对于任意的词序列,它能够计算出这个序列是一句话的概率。比如词序列A:“知乎|的|文章|真|水|啊”,这...
序列模型:RNN、双向 RNN、LSTM、GRU、Seq-to-Seq、束搜索、Transformer、Bert 序列模型是啥 RNN 结构 双向RNN 长短期记忆递归神经网络 LSTM 门控循环单元 GRU 编码器-解码器 Seq-to-Seq Beam Search 束搜索:选择最佳翻译结果 Transformer Bert 序列模型是啥 ...