虽然这话不知道被多少篇paper轮着锤,但是Attention出现之后对于神经网络模型的革新确确实实起了相当大的作用。考虑到Attention机制本身是出现在机器翻译中的一个idea,我们会先介绍与机器翻译相关的RNN模型。 encoder-decoder架构与Attention机制的原理 这个算是机器翻译中一个非常有效的框架。为了方便大家对我们的背景首先我...
self.u_omega = Variable(torch.zeros(self.attention_size).cuda()) else: self.w_omega = Variable(torch.zeros(self.hidden_size * self.layer_size, self.attention_size)) self.u_omega = Variable(torch.zeros(self.attention_size)) self.label = nn.Linear(hidden_size * self.layer_size, output...
*上图是Seq2Seq模型+Attentionmo模型的完整示意图。* 现在的解码过程(Decoder)是: 预测当前词yiyi需要当前时刻的hihi和cici上下文向量和上一时刻的输出yiyi 预测当前词的hihi需要上一时刻的hi−1,yi−1hi−1,yi−1和CiCi 计算cici 完整过程 上图是计算cici的完整过程示意图 其中:ci=∑Txj=1αijhjci=∑...
我们知道Seq2Seq模型有一个缺点就是句子太长的话encoder会遗忘,那么decoder接受到的句子特征也就不完全,我们看一下下面这个图,纵轴BLUE是机器翻译的指标,横轴是句子的单词量,我们可以看出用了attention之后模型的性能大大提升。 image 用了注意力机制,Decoder每次更新状态的时候都会再看一遍encoder所有状态,还会告诉decode...
1、解剖LSTM模型 LSTM模型是RNN模型的一个特殊例子,那RNN模型又是怎么一回事呢,别急,待我细细道来。RNN模型最主要的特性,即当前时间的状态不仅受到当前信息的影响,还受到之前状态的影响,我们先来看看下面这个结构: 图表1 RNN结构 假设图中A为一段语音序列,X即表示这段语音中的一句话所含的信息,则第二句话不仅...
LSTM-CNN-Attention算法系列之一:LSTM提取时间特征, 哈喽,大家好!我,人称神秘小马哥又回来了,不知道大家还记不记得上期我的秘密三叉戟,轻松力压股市三大指数。 这期我给大家解密一下我三叉戟的第一根利器,LSTM模型,它在股价预测中更优于传统计量模型,并在语音
Bi-LSTM + Attention 就是在Bi-LSTM的模型上加入Attention层,在Bi-LSTM中我们会用最后一个时序的输出向量 作为特征向量,然后进行softmax分类。Attention是先计算每个时序的权重,然后将所有时序 的向量进行加权和作为特征向量,然后进行softmax分类。在实验中,加上Attention确实对结果有所提升。其模型结构如下图: ...
我们不禁想问:是否有比LSTM更好的模型?学者一致认为:那就是attention注意力机制。核心观点就是让RNN每一步都监视一个更大的信息集合并从中挑选信息。例如:如果你使用RNN去为一个图像生成注释,它会从图像中挑选一部分去预测输出的单词。接下来在讲解attention之前,我们会先聊聊Seq2Seq。
Attention机制通过在每个时间输入不同的 c 来解决这个问题，下图是带有Attention机制的Decoder：在这里插入...
本文主要讲解:bilstm-cnn-attention对时序数据进行预测 主要思路: 对时序数据进行分块,生成三维时序数据块 建立模型,卷积层-bilstm层-attention按顺序建立,attention层可放中间也可放前面,效果各不相同 训练模型,使用训练好的模型进行预测 调参优化,保存模型 ...