RNN输入的第一个词x1和第一个激活值a0均为一个0向量,表示的是模型softmax之后,预测的第一个词的概率分别是多少,然后将上一次预测出来的y1作为下一次的输入x2,也就是输入的是cats,输出为已知cats,得到其他词的概率是多少,以此类推 RNN预测句子出现的概率实际上就是通过计算一个条件概率链,得到某个句子出现的概...
1|73.7 注意力模型直观理解(Attention Model Intuition)当你使用 RNN 读一个句子,于是另一个会输出一个句子。我们要对其做 一些改变,称为注意力模型(the Attention Model),并且这会使它工作得更好。注意力模 型或者说注意力这种思想(The attention algorithm, the attention idea)已经是深度学习中最重要的思想之一...
Attention model中选择双向RNN,可以使用GRU单元或者LSTM。由于是双向RNN,每个a<t′> a < t ′ > 表示: a<t′>=(a→<t′>,a←<t′>) a < t ′ > = ( a →< t ′ > , a ←< t ′ > ) RNN编码生成特征,注意力权重用α α 表示,C是各个RNN神经元经过注意力权重得到的参数值。例如,α<...
Recurrent Neural Network Model 为什么不用传统网络? 不同样本不同长度 不会将从不同文本位置学到的特征进行共享 RNN Model 特点 使用相同的Waa,Wax 只考虑前文,不考虑后文 简化策略 Backpropagation through time loss函数L为各输出L之和 沿时间回溯传导 Different types many-to-many architecture Tx=Ty Tx≠Ty...
我们不再在每个时间上都有输出了,而是让这个 RNN 网络读入整个句子,然后在最后一个 时间上得到输出,这样输入的就是整个句子,所以这个神经网络叫做“多对一”(many-to-one) 结构,因为它有很多输入,很多的单词,然后输出一个数字。为了完整性,还要补充一个“一对一”(one-to-one)的结构这个 可能没有那么重要,这...
3.8注意力模型(Attention Model) 3.9语音识别(Speech recognition) 3.10触发字检测(Trigger Word Detection) 3.11结论和致谢(Conclusion and thank you) 3.1 基础模型(Basic Models) 在这一周,你将会学习seq2seq(sequence to sequence)模型,从机器翻译到语音识别,它们都能起到很大的作用,从最基本的模型开始。之后你还...
language model and sequence processing 1.7 新序列采样 sampling a sequence from a trained RNN [图片上传失败...(image-a3d162-1627733070469)] 1.8 带有神经网络的梯度消失 gradient clipping梯度修剪:观察你的梯度向量,如果它大于某个阈值,缩放梯度向量,保证它不会太大。
RNNs Basic Structure Compared to the traditional N-gram language model, RNNs look at every previous word. Also in RNNs a lot of computations share parameters. RNNs Applications of RNNs Caption generation Sentiment analysis Machine translation ...
This type of model has been proven to perform extremely well on temporal data. It has several variants including LSTMs, GRUs and Bidirectional RNNs, which you are going to learn about in this section. WEEK 2 Natural Language Processing & Word Embeddings Natural language processing with deep ...
RNN类型总结 language model with RNN 输出P(sentence),并按照y(i)展开为字符串 从训练模型采样 在训练过程中,结局梯度爆炸 gradient clipping:梯度过大时,重新缩放梯度向量 GRU gated recurrent unit 解决了梯度爆炸问题 新建c{} = a{} c的估计值 \(\tilde C^{<t>} = tanh(w_c[c^{<t-1>},x^{<...