其实, a_{ij} 同样是从模型中通过学习得到的,它与Decoder第i-1阶段的隐状态、Encoder第j阶段的隐状态有关。 a_{1i} 的计算: a_{2i} 的计算: attention的计算 attention的实质是软寻址(soft addressing)。source中按<key, value>储存了数据,给定query,然后取相对应的内容 公式描述如下: attention计算的三...
Cho. K., et al.Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation. 郑泽宇, et al.Tensorflow实战Google深度学习框架 目录 RNN 计算图展开 反向传播与梯度计算 双向RNN简介 LSTM Attention机制 encoder-decoder架构与Attention机制的原理 添加Attention机制的机器翻译模型的更新...
从上图可以发现Encoder中包含着两层分别是Self-attention层和一个Feed forward层,decoder中包含着三层,分别是self-attention, encoder-decoder Attention 和 Feed forward 层。 其中所谓的encoder-decoder Attention就和先前讲到的Attention机制一样,需要同时使用encoder和decoder的信息来生成Attention。在Transformer的encoder结...
Attention在文本摘要任务(输入为文章,输出为文本摘要)上的可视化(图片来源于A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization, 2015) 五、Attention的数学解释 1. 原来的Encoder–Decoder 在这个模型中,encoder只将最后一个输出递给了decoder,这样一来,decoder就相当于对输入只知道梗概意思,而无法得到更多...
Encoder顾名思义就是对输入句子Source进行编码,将输入句子通过非线性变换转化为中间语义表示C: 对于解码器Decoder来说,其任务是根据句子Source的中间语义表示C和之前已经生成的历史信息 来生成i时刻要生成的单词 这里说了太多了我总结一下,这里其实做到了一点那就是“记忆”,所谓的c记下了之前的序列,然后拿去作用于输...
Encoder-Decoder->Attention->Transformer 提到Transform,必须要知道NLP。知道NLP,就要提一嘴RNN咯!!! RNN: 循环神经网络,递归神经网络(这一块先不学),本笔记出现的RNN都是循环神经网络。Rnn是用来处理序列信息(前后的信息之间有关系,必须将不同时刻的信息放在一起理解)的任务。
3.1 Encoder部分 3.2 AttentionDecoder部分 4.训练模型 5.使用模型进行机器翻译 6.写在后边 配套项目代码(一键运行) 1. 〖一键运行〗使用 CNN 在 CIFAR10 数据集实现图像分类 2. 〖一键运行〗使用 LeNet 在 MNIST 数据集实现手写体识别 3. 〖一键运行〗使用 Attention 机制的 LSTM 实现机器翻译 4. 〖一键运行...
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: 相当于之前将原始输入信息压缩到一个c中,attention后是将信息按照不同特征分别储存到多个c中,并且每一个c会自动去选取与当前所要输出的y最合适的上下文信息。具体来说,我们用 a_{ij} 衡量Encoder中第j阶段的hj和解码时第i...
Dzmitry开始思考如何避免RNN模型中Encoder和Decoder之间的信息瓶颈,第一个想法是建立一个带有两个「光标」(cursor)的模型:其中一个由BiRNN编码,在源序列中移动;另一个在目标序列中移动;光标轨迹使用动态规划进行边际化。 但Kyunghyun Cho认为这种做法和Alex Graves的RNN Transducer模型没什么两样。
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decoder要更关注哪部分,这也是attention名字的由来。但是缺点就是计算量很大。 attention原理 在encoder结束之后,attention和decoder同时工作,回忆一下,decoder的初始状态 s0 是encoder最后一个状态,不同于常规的Seq2Seq,encoder所有状态都要保留...