理论上 Self-Attention (Transformer 50 个左右的单词效果最好)解决了 RNN 模型的长序列依赖问题,但是由于文本长度增加时,训练时间也将会呈指数增长,因此在处理长文本任务时可能不一定比 LSTM(200 个左右的单词效果最好) 等传统的 RNN 模型的效果好。 上述所说的,则是为何 Self Attention 逐渐替代 RNN、LSTM 被广泛使用的原因所在。
5.一个LSTM的FULL BPTT推导(用误差信号) 我记得当时看论文公式推导的时候很多地方比较难理解,最后随便谷歌了几下,找到一个写的不错的类似课件的PDF,但是已经不知道出处了,很容易就看懂LSTM的前向计算,误差反传更新了。把其中关于LSTM的部分放上来,首先网络的完整结构图如下: 这个结构也是rwthlm源码包中LSTM的结构,...
无法做长序列,当一段话达到 50 个字,效果很差了 LSTM LSTM 通过各种门,遗忘门,选择性的可以记忆之前的信息(200 词) Self-Attention 和 RNNs 的区别 RNNs 长序列依赖问题,无法做并行 Self-Attention 得到的新的词向量具有句法特征和语义特征(词向量的表征更完善) 句法特征 语义特征 并行计算 __EOF__...
RNN 无法做长序列,当一段话达到 50 个字,效果很差了 LSTM LSTM 通过各种门,遗忘门,选择性的可以记忆之前的信息(200 词) Self-Attention 和 RNNs 的区别 RNNs 长序列依赖问题,无法做并行 Self-Attention 得到的新的词向量具有句法特征和语义特征(词向量的表征更完善) 句法特征 语义特征 并行计算...