rnn与注意力机制理解笔记 一、RNN流程细节 假设我们有一个机器翻译任务,将英文句子翻译成法文句子。我们将使用一个基本的循环神经网络(RNN)模型进行翻译。 数据准备:假设我们有一个英文句子 "I love cats" 和一个法文句子 "J'adore leschats"。我们将它们分别转换为整数序列作为输入和输出。假设英文和法文词汇表中...
这是一种不限输入输出长度的RNN结构, 它由编码器和解码器两部分组成, 两者的内部结构都是某类RNN, 它也被称为seq2seq架构. 输入数据首先通过编码器, 最终输出一个隐含变量c, 之后最常用的做法是使用这个隐含变量c作用在解码器进行解码的每一步上, 以保证输入信息被有效利用. seq2seq架构最早被提出应用于机器...
将的Encoder RNN隐藏层状态加权后获得权重向量,额外加入到Decoder中,给Decoder RNN网络添加额外信息,使其不再仅仅依赖编码器的最终上下文向量作为单一信息输入,从而使得网络有更完整的信息流。 Luong-Attention给RNN网络添加额外信息的方式
RNN注意力机制 Seq2Seq架构下,通常将源序列编码为一个固定长度的向量。使用一个固定长度的向量可能是改善这个基本encoder-decoder架构性能的瓶颈。把整个输入编码为一个固定大小的向量,然后用这个向量解码,这意味着这个向量理论上能包含原来输入的所有信息,会对encoder和decoder有更高的要求,尤其在机器翻译等信息不变的...
其中是一个非线性激活函数,我们可以使用通常的循环神经网络vanilla RNN或LSTM以及GRU作为 ,在该文章中,使用的是LSTM来捕获长依赖关系。 这里,为了自适应地选取相关feature(即给每一个特征赋予一定的权重), 作者在此处引入了注意力机制。简单来说,即对每个时刻的输入 为其中的每个影响因子赋予一定的注意力权重(attentio...
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注意力机制rnn 注意力机制 神经网络 注意力机制最早在自然语言处理和机器翻译对齐文本中提出并使用,并取得了不错的效果。在计算机视觉领域,也有一些学者探索了在视觉和卷积神经网络中使用注意力机制来提升网络性能的方法。注意力机制的基本原理很简单:它认为,网络中每层不同的(可以是不同通道的,也可以是不同...
使用RNN 编码器-解码器学习短语表征,用于统计机器翻译(Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation, 2014) 编码器-解码器结构仍然能够在很多问题上实现优秀的结果。然而,它受到了一个限制,即所有的输入序列都被强制编码成固定长度的内部向量。这一局限性限制了这些网络...
[Quora 问答] 将注意力机制引入 RNN 究竟是什么?(What is exactly the attention mechanism introduced to RNN? https://www.quora.com/What-is-exactly-the-attention-mechanism-introduced-to-RNN-recurrent-neural-network-It-would-be-nice-if-you-could-make-it-easy-to-understand) ...
注意力机制常常被用在翻译领域,用在循环神经网络中(RNN)。那为什么不用卷积神经网络呢(CNN)?我们都知道,CNN是一种有固定长度输入和固定长度输出的神经网络。而在翻译中,需要识别的是复杂的序列,还要输出复杂的序列的向量。 对于机器翻译任务,通常需要将源语言中的一些句子翻译成目标语言。输入序列是一个自然语言句子...