在解码器端的注意力机制: 能够根据模型目标有效的聚焦编码器的输出结果, 当其作为解码器的输入时提升效果. 改善以往编码器输出是单一定长张量, 无法存储过多信息的情况. 在编码器端的注意力机制: 主要解决表征问题, 相当于特征提取过程, 得到输入的注意力表示. 一般使用自注意力(self-attention). 3.3计算规则以及...
编码器(encoder)和解码器(decoder)分别对应着输入序列和输出序列的两个循环神经网络(RNN),通常分别在输出序列和输入序列头尾加上<go>,<eos>表示序列的开始和结束。 encoder-decoder.png 假设编码器输入x1,x2,...,xt经过变换后变成隐藏变量h1,h2,...,ht,然后进入c,解码器通过c获取编码器的内容,进行变换后得到...
参考:动手学深度学习第十八课:seq2seq(编码器和解码器)和注意力机制 以机器翻译作为示例讲解的,相关笔记如下: Encoder与Decoder之间的关联,可以是最后的隐含层,或者不同的Attention层,而且对于Decoder的没一个模块都对应着不同的输入,与U-Net模型类似,如下图所示。 对于注意力机制的理解,翻译中,对于预测每个单词的...
然而,这样的架构需要编码器编码整个输入序列为最终隐藏状态。相反,如果使用注意力模型,解码器不仅接受最终隐藏状态作为输入,还接受编码器处理输入序列的每一步的输出作为输入。编码器可以赋予编码器输出不同的权重,在计算解码器输出序列的每次迭代中使用。 解码器循环层的最终输入为注意力加权的编码器输出和循环单...
本节课将介绍seq2seq(编码器和解码器)以及注意力机制的设计。这些是神经机器翻译的基础知识。 本节课的大致安排: [30 mins]:seq2seq(编码器和解码器)。[30 mins]:注意力机制。本课教程及录播将更新于以下链接: discuss.gluon.ai/t/topi 编辑于 2018-02-03 02:03 内容所属专栏 gluon 让深度学习门槛更低...
B站动手学深度学习第十八课:seq2seq(编码器和解码器)和注意力机制, frommxnetimportndh_forward=nd.array([1,2])h_backward=nd.array([3,4])h_bi=nd.concat(h_forward,h_backward,dim=0)print(h_bi)[1.2.3.4.]<NDArray4@cpu(0)> 不同时刻,C内h1,
http://bing.com动手学深度学习第十八课:seq2seq(编码器和解码器)和注意力机制字幕版之后会放出,敬请持续关注欢迎加入人工智能机器学习群:556910946,会有视频,资料放送
发布于 2021-08-23 10:48 · 2586 次播放 注意力机制编码器seq2seq端到端递归神经网络解码器
而自 Bahdanau 等研究者在 14 年提出基于注意力的 NMT 模型后，基于编码器解码器架构的 NMT 模型差不...
[1. 2. 3. 4.]<NDArray 4 @cpu(0)> 不同时刻,C内h1,h2,h3所占的权重不同,权重是a。权重的求法用了softmax。e的求法和St-1和ht有关。 不同的注意力机制就是对a的设计不同。 原论文的e的取法如下图。 v,W是要学习的参数,有点像多层感知机。