【史上最本质】序列模型:RNN、双向 RNN、LSTM、GRU、Seq-to-Seq、束搜索、Transformer、Bert,在传统神经网络的基础上引入了循环连接,能够通过记忆过去的信息来处理当前的输入,从而能够处理变长序列数据、捕捉序列数据中的上
6.Seq2Seq模型的深入:以机器翻译任务为例 在Transformer出现之前,Seq2Seq模型中的解码器和编码器一般采用的都是循环神经网络(RNN)。编码器将输入的中文单词编码成上下文向量(context vector)(在上文动图中的黄色部分),然后解码器根据context 向量解码出英文单词序列。 关于RNN的介绍A friendly introduction to Recurren...
平台收录 Seq2Seq(LSTM) 共 2 个模型实现资源,支持的主流框架包含 PyTorch等。 Neural machine translation by jointly learning to align and translate 前文介绍了两种Seq2Seq的模型,虽然在第二种模型里,可以很好的提取源序列的信息,并用在每一个目标序列的输出上,但仍然无法避免另一个问题:无论是自然语言里的...
Transformer:通常Attention会与传统的模型配合起来使用,但Google的一篇论文《Attention Is All You Need》中提出只需要注意力就可以完成传统模型所能完成的任务,从而摆脱传统模型对于长程依赖无能为力的问题并使得模型可以并行化,并基于此提出Transformer模型。 注意力机制的演化过程 Transformer架构 主要由输入部分(输入输出...
在Transformer中用到了自注意力机制(self-attention)。注意力与自注意力的不同在于自注意力在同一属性的表达间起作用,如同一层的全部编码状态。 注意力类型 lookingfrom(query)to(key-value pairs) decoder-encoder attention 一个当前的解码器状态 全部的编码器状态 self-attention 一个状态集合中的一个状态 在同...
Sequence to sequence learning with neural networks 本文是Sutskever I.等人于2014年发表在NeurIPS的一篇论文,是自然语言处理中最基础的Seq2Seq模型,目前引用量已经超过12000次。最常见的Seq2Seq模型是解码器-编码器(Encoder-Decoder)模型,由于时序数据的序列性质,通常情况下,我们使用RNN(Recurrent Neural Network)在Enco...
本文将从Seq2Seq工作原理、Attention工作原理、Transformer工作原理三个方面,详细介绍Encoder-Decoder工作原理。 Encoder-Decoder工作原理 1、Seq2Seq工作原理 Seq2Seq(Sequence-to-Sequence):输入一个序列,输出另一个序列。 在2014年,Cho等人首次在循环神经网络(RNN)中提出了Seq2Seq(序列到序列)模型。与传统的统计翻译...
Transformer Encoder: encoder由6个相同的层堆叠而成,每个层有两个子层。第一个子层是多头自我注意力机制(multi-head self-attention mechanism),第二层是简单的位置的全连接前馈网络(position-wise fully connected feed-forward network)。在两个子层中会使用一个残差连接,接着进行层标准化(layer normalization)。
当然,自然语言出来远没有想象中的那么简单,即使编码器和解码器也是有复杂的神经网络层构成。而且,随着技术的发展Transformer架构也在不断地进化,其在处理图像这种非序列化数据时,能力也得到了巨大的增强。 为什么CNN擅长处理图像数据? 在大模型技术中,不论什么模型最重要的两个功能点就是特征提取和特征重建;简单来说...
纯手写!基于Transformer模型实战,3小时速通:文本分类、Encoder、文本摘要、Seq2Seq、Decoder...可写入简历!共计8条视频,包括:第1课:新闻文本分类任务与数据介绍、第2课:Transformer模型encoder结构、第3课:Encoder对数据的处理过程等,UP主更多精彩视频,请关注UP