Pointer-Network使用了Attention,我一开始对Attention的理解局限在RNN结构的Encoder-Decoder结构中,后来逐渐发现这其实就是计算相关性然后softmax一下,不限于RNN结构。在Pointer-Network中,我们需要在enc_outputs中,与当前DecoderCell输出做Attention,我们画一个简图如下,图中可以看出输出与第2个En
我们对最终的隐状态做展开,并将输出的隐状态和之前每个单词获得的contextualized embedding进行比较,选择最相像的token作为当前步的输出。 classPointerNetwork(nn.Module):def__init__(self,embedding_dim:int,max_seq_len:int):super().__init__()self.embedding_dim=embedding_dimself.max_seq_len=max_seq_len...
pointer-net Pointer network 主要用在解决组合优化类问题(TSP, Convex Hull等等),实际上是Sequence to Sequence learning中encoder RNN和decoder RNN的扩展,主要解决的问题是输出的字典长度不固定问题(输出字典的长度等于输入序列的长度)。 在传统的NLP问题中,采用Sequence to Sequence learning的方式去解决翻译问题,其输...
前言《Network in Network》是2014年ICLR的一篇文章,文章当时较为创新,对后面的一些模型产生了一些较为深远的影响,现在看来,尽管文章较为久远,仍不失为经典论文,对现在的吾辈来说仍值得细细品读学习。 文章亮点 1、用MLP conv代替传统卷积层 NIN这篇论文指出,在常规卷积层后加上若干个1X1的卷积层,每个卷积核视为...
一是使用CDN(Content Delivery Network,即内容分发网络),如: 这种方式需要联网才有效。 二是将从Three.js的官方网站下载three.js或three.min.js文件(在下载包的Build文件夹中)复制到适当位置,这儿以存放到HTML文件所在的文件夹的子文件夹js中,如: 这种方式不需要联网。 通过script标签来引入three.js比较简单,适合...
Pointer Networks[1]是Oriol Vinyals在2015年提出的一种新型的网络结构,其目的是用于输出序列的条件概率。其大致结构是由编码器,解码器和一个注意力机制部分组成。 应用背景 Pointer Networks作为一个预测序列的神经网络,可以解决多种跟序列有关的问题,例如最基本的序列问题数字排序(但Pointer Networks似乎效果并不好,因...
Pointer network 主要用在解决组合优化类问题(TSP, Convex Hull<凸包>等等),实际上是Sequence to Sequence learning中encoder RNN和decoder RNN的扩展,主要解决的问题是输出的字典长度不固定问题(输出字典的长度等于输入序列的长度)NLG(自然语言生成) 传统的seq2seq模型是无法解决输出序列的词汇表会随着输入序列长度的...
什么是Pointer Network？Paper: Pointer Networks 引用:Vinyals O, Fortunato M, Jaitly N. Pointer ...
Pointer network的关键点在如下公式:uji=vTtanh(W1ej+W2di)j∈(1,...,n)p(Ci|C1,...,Ci−1...
Pointer Network在求凸包上的效果如何呢? 从Accuracy一栏可以看到,Ptr-net明显优于LSTM和LSTM+Attention。 LSTM, LSTM with attention,Ptr求凸包的结果对比 为啥叫pointer network呢? 前面说到,对于凸包的求解,就是从输入序列{P1,...,P1000}中选点的过程。选点的方法就叫pointer,他不像attetion mechanism将输入信息...