如果我们假设我们的输入的句子长度为T_x,那么因为这里的encoder是一个双向RNN,所以对应的它的隐藏状态维数也为T_x,而我们说Attention就是隐藏状态的一个加权和,所以实际上我们有c_i = \sum_{j=1}^{T_x}\alpha_{ij} h_j。那么既然说\alpha_{ij}是一个权重,你也许猜到了,我们可以先考虑构造一个量,衡...
相比于传统的建模方式(数据准备 ->特征提取-> 模型训练),LSTM模型不仅能抓住某些特定的操作模式,还能记住用户历史的操作行为,在UBT这种和时间序列相关的案例中LSTM模型完胜。 以某信贷产品精准营销为例,LSTM模型以该产品现有借款用户在APP上的海量数据来训练,根据其是否逾期的表现,得到对用户风险评估有较好区分度的风险...
引入Attention 相比于之前的encoder-decoder模型,attention模型最大的区别就在于它不在要求编码器将所有输入信息都编码进一个固定长度的向量之中。相反,此时编码器需要将输入编码成一个向量的序列,而在解码的时候,每一步都会选择性的从向量序列中挑选一个子集进行进一步处理。这样,在产生每一个输出的时候,都能够做到充...
相比于传统的建模方式(数据准备 -> 特征提取 -> 模型训练),LSTM模型不仅能抓住某些特定的操作模式,还能记住用户历史的操作行为,在UBT这种和时间序列相关的案例中LSTM模型完胜。 以某信贷产品精准营销为例,LSTM模型以该产品现有借款用户在APP上的海量数据来训练,根据其是否逾期的表现,得到对用户风险评估有较好区分度的...
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: ...
CNN+LSTM+Attention实现时间序列预测 本文设计并实现的基于Attention机制的CNN-LSTM模型(以下简称为CLATT模型)一共分为五层,具体结构与原理如图所示。 第一层是输入层。规定输入数据的格式(批大小,时间步数,特征维度),将批大小默认为1,时间 步数记为t,特征维度记为n,则一条样本可表示为一个实数序列矩阵Rt×n,记...
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
一、神经语言模型 1、 Attention-lvcsr 目前许多先进的大词汇量连续语音识别系统(Large Vocabulary Continuous Speech Recognition Systems,LVCSR)是神经网络和隐马尔可夫模型(HMM)的混合体。这些系统大多包含处理声学建模、语言建模和序列解码的独立组件。本文研究了一种更直接的方法,即用循环神经网络(RNN)取代HMM,直接在...
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。
3. RNN+Attention 在Encoder-Decoder结构中，Encoder把所有的输入序列都编码成一个统一的语义特征c再解码...