Attention机制 Attention is all you need! 虽然这话不知道被多少篇paper轮着锤,但是Attention出现之后对于神经网络模型的革新确确实实起了相当大的作用。考虑到Attention机制本身是出现在机器翻译中的一个idea,我们会先介绍与机器翻译相关的RNN模型。 encoder-decoder架构与Attention机制的原理 这个算是机器翻译中一个非常...
self-attention multi-head self-attention Transformer Bert 模型结构 两个任务 Bert模型的主要特点: RNN RNN(Recurrent Neural Network)是一类用于处理序列数据的神经网络。时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据,这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。这是时间序列数据的定义,当然这里也可以...
这里我们用一个机器翻译的例子解释seq2seq模型。 例:机器学习翻译 成 machine learning Attention(注意力机制) 图片展示的Encoder-Decoder框架是没有体现“注意力模型”的,所以可以把它看做是注意力不集中分心模型。因为在生成目标句子的单词时,不论生成哪个单词,它们使用的输入句子的语义编码C都是一样的,没有任何区别。
6、 Attention机制 在Encoder-Decoder结构中,Encoder把所有的输入序列都编码成一个统一的语义特征c再解码。 因此, c中必须包含原始序列中的所有信息,它的长度就成了限制模型性能的瓶颈。 如机器翻译问题,当要翻译的句子较长时,一个c可能存不下那么多信息,就会造成翻译精度的下降。 Attention机制通过在每个时间输入不...
RNN-Attention文本分类 本文使用双向LSTM加上Attention,模型结构如图所示。从下往上看,w这一层表示一个时间序列(在文本分类指一个句子的长度,seq_length),里面的元素是一个个词汇,我们将词汇经过LSTM网络,使不具备重要性,也就是与分类无关的词语的语义给过滤掉或者保留较小的数值,从而留下较为重要的语义。使用双向...
Attention机制 输入序列的中间输出结果,然后训练一个模型来对这些输入进行选择性的学习并且在模型输出时将输出序列与之进行关联。(将encoder的每一个隐藏状态设定一个权重,根据权重的不同决定decoder输出更侧重于...状态。 最后,解码器使用以下两个输入向量来生成序列中的下一个字 a)上下文向量 b)从前一时间步骤生成...
FSMN其实就是在FNN基础上，加了一个记忆模块，数学表达式如下。这个模型虽然有点复杂，但其实就是FNN、Attention的堆叠，B站上有详细讲解。[1] GitHub - nndl/nndl.github.io: 《神经网络与深度学习》 邱锡鹏著 Neural Network and Deep Learning 关注、点赞、收藏是对我最大的支持，谢谢^v^ ...
4)TextRNN + Attention CNN和RNN用在文本分类任务中尽管效果显著,但都有一个不足的地方就是不够直观,可解释性不好,特别是在分析badcase时候感受尤其深刻。而注意力(Attention)机制是自然语言处理领域一个常用的建模长时间记忆机制,能够很直观的给出每个词对结果的贡献,基本成了Seq2Seq模型的标配了。实际上文本分类...
六、Attention机制 在Encoder-Decoder结构中,Encoder把所有的输入序列都编码成一个统一的语义特征c再解码,因此, c中必须包含原始序列中的所有信息,它的长度就成了限制模型性能的瓶颈。如机器翻译问题,当要翻译的句子较长时,一个c可能存不下那么多信息,就会造成翻译精度的下降。
Attention机制 在Encoder-Decoder结构中,Encoder把所有的输入序列都编码成一个统一的语义特征c再解码,因此, c中必须包含原始序列中的所有信息,它的长度就成了限制模型性能的瓶颈,不论输入长短都将其编码成一个固定长度的向量表示,这使模型对于长输入序列的学习效果很差(解码效果很差),如机器翻译问题,当要翻译的句子...