在卷积操作前做Attention:比如Attention-Based BCNN-1,对两段输入的序列向量进行Attention,计算出特征向量,再拼接到原始向量中,作为卷积层的输入。 在卷积操作后做Attention:比如Attention-Based BCNN-2,对两段文本的卷积层的输出做Attention,作为池化层的输入。 在池化层做Attention:比如Attention pooling,首先我们用LST...
转自知乎上看到的一篇很棒的文章:用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 - 综述和实践 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路、做法和部分实践的经验。 业务问题...
CNN和RNN用在文本分类任务中尽管效果显著,但都有一个不足的地方就是不够直观,可解释性不好,特别是在分析badcase时候感受尤其深刻。而注意力(Attention)机制是自然语言处理领域一个常用的建模长时间记忆机制,能够很直观的给出每个词对结果的贡献,基本成了Seq2Seq模型的标配了。实际上文本分类从某种意义上也可以理解为...
输出层:根据隐藏层的输出生成最终的预测结果。 循环神经网络(RNN) 解决问题 序列数据处理:RNN能够处理多个输入对应多个输出的情况,尤其适用于序列数据,如时间序列、语音或文本,其中每个输出与当前的及之前的输入都有关。 循环连接:RNN中的循环连接使得网络能够捕捉输入之间的关联性,从而利用先前的输入信息来影响后续的输...
解决问题：用于处理序列数据，解决序列数据处理中的依赖问题。基本原理：包含输入门、遗忘门和输出门，通过门控机制控制信息的流动。优化算法：从RNN发展到LSTM和GRU，优化了长期依赖问题。应用场景：应用于语音识别、机器翻译、文本生成等领域。注意力机制：本质：通过权重分配，聚焦于数据的关键部分，提高模型...
原标题:用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 - 综述和实践 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路、做法和部分实践的经验。
CNN和RNN用在文本分类任务中尽管效果显著,但都有一个不足的地方就是不够直观,可解释性不好,特别是在分析badcase时候感受尤其深刻。而注意力(Attention)机制是自然语言处理领域一个常用的建模长时间记忆机制,能够很直观的给出每个词对结果的贡献,基本成了Seq2Seq模型的标配了。实际上文本分类从某种意义上也可以理解为...
聚焦机制(Attention):每次只看输入的一小部分,诸次移动观察范围。 循环神经网络(Recurrent NN):在每一次移动和输出之间建立记忆 增强学习(Reinforcement learning):在训练过程中,根据不可导的反馈,从当前位置产生探索性的采样。 增强学习过程 一个recurrent neural network(RNN),按照时间顺序处理输入,一次在一张图像中处...
1.经典的RNN结构 2.Sequence to Sequence模型 编辑2.1 Embedding 2.2 Seq2Seq训练问题 3.Attention注意力机制 4.如何向RNN加入额外信息 参考 循环神经网络RNN结构被广泛应用于自然语言处理、机器翻译、语音识别、文字识别等方向。本文主要介绍经典的RNN结构,以及RNN的变种(包括Seq2Seq结构和Attention机制)。希望这篇文章...
可以把 self-attention 看做是一个新的 layer,它也是输入一个seq,输出一个seq。 self-attention的特别之处是:它和 bidirectional-RNN有同样的能力,每一个输出向量能看到所有输入向量(input seq ,整个序列信息),但是 self-attention 可以并行计算每一个output vector。