Memory tape = (c1,c2,…,ct-1); xt;表示当前输入词,hi,ci分别表示xi的hidden state和memory。memory tape的机制是一直存储当前输入的memory直到溢出。 事实上就是存储每个词的memory和hidden state用来做attention。 LSTMN计算xt与之前所有词的相关性attention,方式如下: 然后计算memory和hidden的自适应汇总向量: ...
论文:《Long Short-Term Memory-Networks for Machine Reading》 src: EMNLP2016 简介:传统的LSTM,有良好的模拟人的阅读方式的能力(从左至右逐字阅读),但其无法处理好sequence-level输入的结构化问题。本文通过设计memory/hidden tape(两个类似于列表的结构)及描述词与词之间相关程度的intra-attention来改进LSTM处理输...
论文解读:Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification 在基于深度学习的知识图谱构建过程中,知识抽取环节中的实体关系抽取至关作用。本博文将解读2016年由中国科学技术大学Peng Zhou等在ACL发表的论文《Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks fo...
【论文阅读】 输入法相关论文二 LONG SHORT TERM MEMORY NEURAL NETWORK,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
深度学习是一种在人工智能领域中具有重要影响力的技术,它已经在各种任务中取得了显著的成果。而在深度学习算法中,长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)是一种特殊的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),它在序列数据建模中具有出色的能力。本文将深入探讨LSTM网络的原理和应用,以及它在深度学习领域的重...
论文阅读KMN:Kernelized Memory Network for Video Object Segmentation 这篇论文发表在ECCV2020上面,是对于STM的改进。STM存在一个缺点,就是在做query和memory的key之间的matching时,将所有的情况都建立了联系,这种处理是一种non-local的方式,而VOS问题大多数情况下是一种local的情况。所以作者提出了一种Kernelized ...
对于RNN解决了之前信息保存的问题,例如,对于阅读一篇文章,RNN网络可以借助前面提到的信息对当前的词进行判断和理解,这是传统的网络是不能做到的。但是,对于RNN网络存在长期依赖问题,比如看电影的时候,某些细节需要依赖很久以前的一些信息,而RNN网络并不能很好的保存很久之前的信息,随着时间间隔不断增大,RNN网络会丧失学习...
memory cell 有一个循环自连接的权值为 1 的边,这样 memory cell state 中梯度沿时间传播时不会导致不会 vanishing 或者 exploding ,output gate 类似于 input gate 会产生一个 0-1 向量来控制 memory cell 到输出层的输出。即 vt=st⊙otvt=st⊙ot ...
long short term memory论文解读 long short-term memory LSTM的第一步是决定我们要从细胞状态中丢弃什么信息。 该决定由被称为“忘记门”的Sigmoid层实现。它查看ht-1(前一个输出)和xt(当前输入),并为记忆单元格状态Ct-1(上一个状态)中的每个数字输出0和1之间的数字。1代表完全保留,而0代表彻底删除。
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）。LSTM的设计初衷是为了解决传统RNN在处理长序列数据时的梯度消失或梯度爆炸问题，使得网络能够学习到长期依赖关系。一、 LSTM的主要特点 1. 门控机制：LSTM引入了三个门控机制，分别是遗忘门（forget gate...