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...
几乎所有的讲RNN的技术文章都会有下面这张图,无法免俗,因为确实囊括了RNN的核心: 不得不说,nlp是RNN非常优秀的应用场景,我们从nlp的角度去切入,观察RNN在其中所起的作用也是非常好的一个方式: 假设有一句话:“今天天气真的不是很好,让我们去___吧。” 如果用朴素贝叶斯来解决这个填空问题,它的解决思路是: 先...
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...
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。 Attention is all you need : 意思是只用Attention就可以,不需要再用RNN 或者 CNN Attention有很多种计算方法:基本原理是 根据两...
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...
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...
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...
(c)计算限制,RNN要求按时序先后顺序计算,CNN要求坐标邻域计算,GCN脱离时序和空间约束,通常采样与中心节点距离最近的N各节点(距离的计算方式可灵活选择)。 5、多层感知机 归纳偏置:全局感受野,但是权重参数是固定的。 代表网络为MLP-Mixer。 6、Attention机制 ...
关于RNN和self-attention的区别,可以看我的这篇回答,希望对你有所帮助。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/360374591 首先,说结论,CNN可以看作简化版的Self-attention,又或者说Self-attention是CNN的泛化。 之前我们对CNN和self-attention作比较,其实下意识的...