基于RNN(LSTM、GRU)的Seq2Seq模型在自然语言处理领域取得了巨大成功,特别是对机器翻译领域,神经机器翻译(NMT)已经完全替代了以前的统计(SMT)。但基于RNN的Seq2Seq有2个致命缺点:1、基于sequence中t-i的context计算t时刻估计,不适合并行计算,因此计算效率低;2、基于attention来计算source language与target language之间...
A.正确 B.错误
关于HiCN法原理,下列叙述错误的是()A.在标准条件下,HiCN摩尔消光系数为44L/(mol·cm)B.除SHb外,各种Hb均可被高铁氧化钾氧化成高铁血红蛋白C.高铁血红蛋白与CN-结合成稳定的HiCN,呈棕红色D.HiCN在540nm处有一吸收峰E.在标准分光光度计上测得吸光度,经换算得Hb浓度(g7L)点击...
FaceBook提出了完全基于Convolution的Seq2Seq模型,采用非局部的层叠卷积方式来建模输入sequence中词与词的dependency关系。但基于传统卷积的seq2seq模型也有两个明显缺点:1、参数多,计算复杂度高,Batchsize、隐层神经元数目都不能设大,特别在decoder端非常明显;2、模型不容易训练:encoder或decoder层叠卷积层数目超过10层,...
深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)减少了卷积操作中所需参数数目,降低模型的计算量(computation),同时提升了模型的表述能力(representational efficiency)。最近,Convolutional Seq2Seq在机器翻译领域取得不错的结果。 (2)、提出了一种新的网络结构SliceNet,其设计原理受到Xception 和ByteNet启发。优点:尽可能...