理论上 Self-Attention (Transformer 50 个左右的单词效果最好)解决了 RNN 模型的长序列依赖问题,但是由于文本长度增加时,训练时间也将会呈指数增长,因此在处理长文本任务时可能不一定比 LSTM(200 个左右的单词效果最好) 等传统的 RNN 模型的效果好。 上述所说的,则是为何 Self Attention 逐渐替代 RNN、LSTM 被...
由下图可以看到传统的LSTM的第一个输出h1只依赖于两个输入x1和h0 3. SimpleRNN + Attention 下面我们会逐项介绍计算过程。 3.1 计算h1和c1 下图给出了加入Attention机制后的示意图,可以看到和Fig 1. 的区别在于我们把h0替换成了c0。由于h0和c0是已经初始化好了的,所以根据下图中的公式我们能直接计算出h1 接下...
3 优化RNN的方法 尽量使用LSTM而不是SimpleRNN 使用双向-RNN 堆叠多层RNN更好 预训练embedding层 4 文本生成 文本生成步骤: 5 Seq2Seq Model 翻译任务: 6 Attention 7 Self-Attention 在Self-attention下,RNN更不容易遗忘。 对于新输入关注于相关的文本。 8 参考内容 github.com/wangshusen/D 发布于 2024-05-...
2015年,在文献[1]中首次提出attention。到了2016年,在文献[2]中提出了self-attention方法。作者将self-attention和LSTM结合用在了机器阅读任务上。为了好理解,下文将LSTM表示成SimpleRNN。 在阅读以下内容之前,强烈建议先看看之前关于attention机制的文章介绍:Transformer自下而上(2) 注意力(Attention)机制。 2. Simple...
2015年,在文献[1]中首次提出attention。到了2016年,在文献[2]中提出了self-attention方法。作者将self-attention和LSTM结合用在了机器阅读任务上。为了好理解,下文将LSTM表示成SimpleRNN。 在阅读以下内容之前,强烈建议先看看之前关于attention机制的文章介绍:Transformer自下而上(2) 注意力(Attention)机制。
最后再补充一点,对self-attention来说,它跟每一个input vector都做attention,所以没有考虑到input sequence的顺序。更通俗来讲,大家可以发现我们前文的计算每一个词向量都与其他词向量计算内积,得到的结果丢失了我们原来文本的顺序信息。对比来说,LSTM是对于文本顺序信息...
无法做长序列,当一段话达到 50 个字,效果很差了 LSTM LSTM 通过各种门,遗忘门,选择性的可以记忆之前的信息(200 词) Self-Attention 和 RNNs 的区别 RNNs 长序列依赖问题,无法做并行 Self-Attention 得到的新的词向量具有句法特征和语义特征(词向量的表征更完善) 句法特征 语义特征 并行计算...
Self-Attention模型的输入和输出均为等长序列，因此，从效果的角度看，Self-Attention可以取代LSTM。
self-attention学习笔记 1.引入Slef-Attention的原因 image.png 在自然语言处理中,使用RNN(这里指的的是LSTM)处理输入输出数据的时候,LSTM可以解决长文本依赖,因为他可以依赖于前面的文本,且不能够做并行计算,导致运算的速度非常慢。 image.png 所以有很多学者就会使用CNN去替代RNN,CNN需要叠加许多层,就可以看到所有的...
从上图可以看出,Self Attention可以捕获同一个句子中单词之间的一些句法特征或者语义特征。 同时,引入Self Attention后会更容易捕获句子中长距离的相互依赖的特征,因为如果是RNN或者LSTM,需要依次序序列计算,对于远距离的相互依赖的特征,要经过若干时间步步骤的信息累积才能将两者联系起来,而距离越远,有效捕获的可能性越...