通常情况下,编码器和解码器都采用递归神经网络(如LSTM、GRU)或Transformer来实现。除了标准的Seq2Seq模型外,还有注意力机制(Attention Mechanism)等变体,能够有效地改善模型性能,提高预测结果的质量。 近年来,随着深度学习技术的发展,Seq2Seq模型在自然语言处理、语音识别等领域取得了很多成功应用,甚至超过了人类的水平。
注意,这里和Seq2Seq有一个很大的区别,Seq2Seq是直接把输出值作为当前节点的输出,但是Attention会把该值与hidden state做一个连接,并把连接好的值作为context,并送入一个前馈神经网络,最终当前节点的输出内容由该网络决定,重复以上步骤,直到所有decoder的节点都输出相应内容。 Attention模型并不只是盲目地将输出的第一...
seq2seq attention 1.seq2seq:分为encoder和decoder a.在decoder中,第一时刻输入的是上encoder最后一时刻的状态,如果用了双向的rnn,那么一般使用逆序的最后一个时刻的输出(网上说实验结果比较好) b.每一时刻都有一个输出,即:[batch_size, decoder_output_size],经过一个MLP后,都跟词汇表中的每一个词都对应了...
其次,现在所谓 EncDec 不再只是使用于生成任务,其他的像分类,序列标注也把模型分别了 encoder 和 decoder 两部分,包括 transformer 的论文也是如此。 Part-2:Attention 机制 注意力机制不仅对生成任务非常重要,它对整个 NLP 都意义重大。类似...
(inputs,attention):returninputs# 使用AttentionWrapper将attention注入到decoder_cellself.decoder_cell=attention_wrapper.AttentionWrapper(cell=self.decoder_cell,attention_mechanism=self.attention_type,attention_layer_size=self.hidden_units,cell_input_fn=attn_decoder_input_fn,initial_cell_state=decoder_initial...
后面论文:https://arxiv.org/pdf/1508.04025.pdf对应tf.contrib.seq2seq.LuongAttention 2、Copy Mechanism 目的是为了解决OOV的问题,在自然语言处理或者文本处理的时候,我们通常会有一个字词库(vocabulary)。这个vocabulary要么是提前加载的,或者是自己定义的,或者是从当前数据集提取的。假设之后你有了另一个的数据集...
Attention Mechanism 工作原理:通过计算Decoder的隐藏状态与Encoder输出的每个词的隐藏状态的相似度(Score),进而得到每个词的Attention Weight,再将这些Weight与Encoder的隐藏状态加权求和,生成一个Context Vector。 Attention的工作原理 Encoder(编码器): 输入处理:原始输入是语料分词后的token_id被分批次传入Embedding层,将...
论文《Encoder-decoder with focus-mechanism for sequence labelling based spoken language understanding》简称BLSTM-LSTM (focus),作者:Su Zhu and Kai Yu(Key Laboratory of Shanghai Education Commission for Intelligent Interaction and Cognitive Engineering),经典的SLU论文(Semantic Frame)。
01总结概括 本周主要是复习了Transformer的代码,知道了transformer的编码层和解码层的内部原理,编码层的输入是word_encode,pos_encode,然后通过权重矩阵K,Q,V构建K与Q的权重矩阵,self_attention。然后通过神经网络的feed_forword和残差网络(引入主要是为了避免梯度消失),得到输出。重复N次这样的操作,得到编码层的输出。
It is shown that the proposed encoder-decoder model with embedded attention mechanism gives a more favorable prediction on the meshfree slope failure simulation in comparison to the general encoder-decoder formalism.Chen, JunXiamen UnivWang, Dongdong...