这种结构的直觉是,作者没有像上一小节那样平均考虑每个标记的词汇信息,而是强调答案的某些部分,这样 QA-LSTM/CNN 可以更有效地区分基本事实和错误答案。 3.3 ATTENTION-BASED QA-LSTM 在上一节中,作者描述了基本模型的一个扩展,其目标是分别为问题和答案提供更多的复合嵌入。在本小节中,作者将从另一个角度研究扩展...
3.3 Attention-based QA-LSTM answer vector generation based on question上引入了 Attention Model。 QA representation independently [×] -> attention for ans generation 当biLSTM需要在长距离QA中传递依赖时, fixed width of hidden vectors 成为了瓶颈 Attention model针对这个问题,采用 使更多对回答问题 有信息...
我们初步的设想是,首先将一个句子输入到LSTM,这个句子有多少个单词,就有多少个输出,然后将所有输出通过一个Linear Layer,这个Linear Layer的out_size是1,起到Binary Classification的作用 然后对于每个输入,我们需要先要进行Embedding,把每个单词转换成固定长度的vector,再送到LSTM里面去,假设每个单词我们都用一个长度为...
我们初步的设想是,首先将一个句子输入到LSTM,这个句子有多少个单词,就有多少个输出,然后将所有输出通过一个Linear Layer,这个Linear Layer的out_size是1,起到Binary Classification的作用 然后对于每个输入,我们需要先要进行Embedding,把每个单词转换成固定长度的vector,再送...
LSTM-BASED DEEP LEARNING MODELS FOR NONFACTOID ANSWER SELECTION 论文学习<简记> 这篇论文基于深度神经网络,任务是answer selection。以往的baseline是biLSTM分别提取question and answer表征,然后计算cosine相似度。本篇论文在此基础上进行了拓展,引进了CNN对q&a进行特征结合,根据question上下文使用attention机制生成answer。
论文笔记—LSTM-based Anomaly Detection on Big Data for Smart Factory Monitoring 基于lstm的智能工厂监控大数据异常检测 本文提出了一种基于大数据的机器学习方法来分析时间序列数据,用于工业复杂系统的异常检测。长短时记忆(LSTM)网络已被证明是RNN的改进版本,并已成为许多任务的有效辅助。基于LSTM的模型学习了更高层...
1.主要工作是将机械设备的传感器数据,LSTM-encoder-decoder模型输入正常数据时间序列训练模型,重构时间序列,然后使用异常数据进行测试,产生较高的重构错误,表明时间序列数据为异常的。 ps:在encoder-decoder模型中有score机制,较高的异常分数是更可能为异常的。
And our CTS-LSTM achieves at least 9.0%, 16.5% and 21.3% lower RMSE, MAE and MAPE compared to the state-of-the-art baselines.doi:10.1016/j.knosys.2019.105239Huaiyu WanShengnan GuoKang YinXiaohui LiangYoufang LinKnowledge-Based Systems
Lstm-based deep learning models for non-factoid answer selection. arXiv preprint arXiv:1511.04108, 2015.Tan, M.; Santos, C.D.; Xiang, B.; Zhou, B. LSTM-based deep learning models for non-factoid answer selection. arXiv 2015, arXiv:1511.04108....
Transformer language models with lstm-based cross-utterance information representation[C]//ICASSP 2021-2021 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2021: 7363-7367. 基于LSTM 跨句间表征的 Transformer 语言模型 摘要:传统语言模型都是在句子层面传统进行建模...