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Encoder输出相关度最高,于是...
https://github.com/devsisters/pointer-network-tensorflow https://github.com/vshallc/PtrNets https://github.com/ikostrikov/TensorFlow-Pointer-Networks https://github.com/Chanlaw/pointer-networks https://github.com/devnag/tensorflow-pointer-networks https://github.com/udibr/pointer-generator https:/...
pointer network(待续) pointer network可以看作是seq2seq的一种变体,更详细来说,pointnetwork = seq2seq with attention Pointer network 主要用在解决组合优化类问题(TSP, Convex Hull等等),这里问题可以被表述为: 在于在一组有限的对象中找到满足一组约束的对象 这种简单而优雅的架构解决了序列预测问题中的一个微...
选点的方法就叫pointer,他不像attetion mechanism将输入信息通过encoder整合成context vector,而是将attention转化为一个pointer,来选择原来输入序列中的元素。 就像指针一样,ouput将指针(weight)指向对他影响最大的input序列。 这篇文章也解释的很通俗易通。 2: recursive神经网络 刚接触RNN的时候根本分不清recursive ne...
我们这里重点讲解Model类的_build_model函数,该函数用来建立一个pointer-network模型。 定义输入 我们定义了四部分的输入,分别是encoder的输入及长度,decoder的预测序列及长度 self.enc_seq=tf.placeholder(dtype=tf.float32,shape=[self.batch_size,self.max_enc_length,2],name='enc_seq')self.target_seq=tf.pl...
【5分钟Paper】Pointer Network指针网络 简介:【5分钟Paper】Pointer Network指针网络 所解决的问题? 提出了一个网络结构,学习输入序列的位置关系。 背景 学习输入序列的位置关系这一类问题可以被看做是seq2seq问题,输出序列长度与输入序列长度一致,并且是一个可变变量。可以用来处理变量排序或者组合优化问题。
我们这里重点讲解Model类的_build_model函数,该函数用来建立一个pointer-network模型。 定义输入 我们定义了四部分的输入,分别是encoder的输入及长度,decoder的预测序列及长度 输入处理 我们要对输入进行处理,将输入转换为embedding,embedding的长度和lstm的隐藏神经元个数相同。
网络上有一些pointer-network的实现,比较推荐 https://github.com/ikostrikov/TensorFlow-Pointer-Networks 这个作为入门示例比较好,使用简单的static rnn 实现更好理解,当然 dynamic速度更快,但是从学习角度 先实现static更好一些。 Dynamic rnn的 pointer network实现 ...
Pointer Network 可以解决输出字典大小可变的问题，Pointer Network 的输出字典大小等于 Encoder 输入序列的长度并修改了 Attention 的方法，根据 Attention 的值从 Encoder 的输入中选择一个作为 Decoder 的输出。1.Pointer Network Seq2Seq 模型是一种包含 Encoder 和 Decoder 的模型，可以将一个序列转成另外一个序列...
出自论文《Multi-Source Pointer Network for Product Title Summarization 》 面向产品标题摘要的多源指针网络 论文中提出的网络入下图: 下面详细的解释来自 首先输入为源产品名S=(w _1,w_2,...,w_N)以及其对应的背景知识K=(k_1,k _2,...,k_M),通过LSTM来对两个输入分别产生隐层序列(h_1,h_2,.....