Seq2Seq和Attention机制入门介绍

1.Sequence Generation 1.1.引入在循环神经网络(RNN)入门详细介绍一文中,我们简单介绍了Seq2Seq,我们在这里展开一下一个句子是由 characters(字) 或 words(词) 组成的,中文的词可能是由数个字构成的. 如果要用训练RNN写句子的话,以 character 或 word 为单位都可以以上图为例,RNN的输入的为前一时间点产生的token(character 或 word) 假设机器上一时间点产生的 character 是 “我”,我们输出的向…

完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制

完全图解RNN.RNN变体.Seq2Seq.Attention机制本文主要是利用图片的形式,详细地介绍了经典的RNN.RNN几个重要变体,以及Seq2Seq模型.Attention机制.希望这篇文章能够提供一个全新的视角,帮助初学者更好地入门. 一.从单层网络谈起在学习RNN之前,首先要了解一下最基本的单层网络,它的结构如图: 输入是x,经过变换Wx+b和激活函数f得到输出y.相信大家对这个已经非常熟悉了. 二.经典的RNN结构(N vs N) 在实际应用中,我们还会遇到很多序列形的数据:…

深度学习中的序列模型演变及学习笔记（含RNN/LSTM/GRU/Seq2Seq/Attention机制）

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![认真看图][认真看图] [补充说明]深度学习中的序列模型已经广泛应用于自然语言处理(例如机器翻译等).语音识别.序列生成.序列分析等众多领域! [再说一句]本文主要介绍深度学习中序列模型的演变路径,和往常一样,不会详细介绍各算法的具体实现,望理解! 一.循环神经网络RNN 1. RNN标准结构传统神经网络的前一个输入和后一个输入是完全没有关系的,不能处理序列信息(即前一个输入和后一个输入是…

DL4NLP —— seq2seq+attention机制的应用：文档自动摘要（Automatic Text Summarization）

两周以前读了些文档自动摘要的论文,并针对其中两篇( [2] 和 [3] )做了presentation.下面把相关内容简单整理一下. 文本自动摘要(Automatic Text Summarization)就是说在不改变文档原意的情况下,利用计算机程序自动地总结出文档的主要内容.自动摘要的应用场景非常多,例如新闻标题生成.科技文献摘要生成.搜索结果片段(snippets)生成.商品评论摘要等.在信息爆炸的互联网大数据时代,如果能用简短的文本来表达信息的主要内涵,无疑将有利于缓解信息过载问题. 一…

深度学习之seq2seq模型以及Attention机制

RNN,LSTM,seq2seq等模型广泛用于自然语言处理以及回归预测,本期详解seq2seq模型以及attention机制的原理以及在回归预测方向的运用. 1. seq2seq模型介绍 seq2seq模型是以编码(Encode)和解码(Decode)为代表的架构方式,seq2seq模型是根据输入序列X来生成输出序列Y,在翻译,文本自动摘要和机器人自动问答以及一些回归预测任务上有着广泛的运用.以encode和decode为代表的seq2seq模型,encode意思是将输入序列转化成一个固定长度的…

NLP教程(6) - 神经机器翻译、seq2seq与注意力机制

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/242 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在这里查看…

Multimodal —— 看图说话（Image Caption）任务的论文笔记（三）引入视觉哨兵的自适应attention机制

在此前的两篇博客中所介绍的两个论文,分别介绍了encoder-decoder框架以及引入attention之后在Image Caption任务上的应用. 这篇博客所介绍的文章所考虑的是生成caption时的与视觉信息无关的词的问题,如"the"."of"这些词其实和图片内容是没什么关系的:而且,有些貌似需要视觉特征来生成的词,其实也可以直接通过语言模型来预测出来,例如"taking on a cell"后生成"phone".…

Multimodal —— 看图说话（Image Caption）任务的论文笔记（二）引入attention机制

在上一篇博客中介绍的论文"Show and tell"所提出的NIC模型采用的是最"简单"的encoder-decoder框架,模型上没有什么新花样,使用CNN提取图像特征,将Softmax层之前的那一层vector作为encoder端的输出并送入decoder中,使用LSTM对其解码并生成句子.模型非常直观,而且比常规的encoder-decoder框架还要简单一点(图像特征只在开始时刻输入了decoder,此后就不输入了),但是训练的过程非常讲究,因此取得了20…

6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质

1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 1. 前言注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用,无论是图像处理.语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中,都很容易遇到注意力模型的身影.所以,了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发…

seq2seq和attention应用到文档自动摘要

一.摘要种类抽取式摘要直接从原文中抽取一些句子组成摘要.本质上就是个排序问题,给每个句子打分,将高分句子摘出来,再做一些去冗余(方法是MMR)等.这种方式应用最广泛,因为比较简单.经典方法有LexRank和整数线性规划(ILP). LexRank是将文档中的每个句子都看作节点,句子之间的相似度看作节点之间的边的权重,构建一个graph:然后再计算每个节点的分数,这个打分的计算方式可以是度中心度(Degree centrality).PageRank中心度等(论文里说这两种计算方式其实效果没有…

[NLP/Attention]关于attention机制在nlp中的应用总结

原文链接: https://blog.csdn.net/qq_41058526/article/details/80578932 attention 总结参考:注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 Attention函数的本质可以被描述为一个查询(query)到一系列(键key-值value)对的映射,如下图. 在计算attention时主要分为三步: 第一步是将query和每个key进行相似度计算得到权重,常用的相似度函数有点积,拼接,感知机等: 第二步…

Deep Learning基础--理解LSTM/RNN中的Attention机制

导读目前采用编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构的模型非常热门,是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果.这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示,对于长度较短的输入序列而言,该模型能够学习出对应合理的向量表示.然而,这种模型存在的问题在于:当输入序列非常长时,模型难以学到合理的向量表示. 在这篇博文中,我们将探索加入LSTM/RNN模型中的attention机制是如何克服传统编码器-解码器结构存在的问题的. 通过阅读这篇博文,你将会学习到: 传…

理解LSTM/RNN中的Attention机制

转自:http://www.jeyzhang.com/understand-attention-in-rnn.html,感谢分享! 导读目前采用编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构的模型非常热门,是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果.这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示,对于长度较短的输入序列而言,该模型能够学习出对应合理的向量表示.然而,这种模型存在的问题在于:当输入序列非常长时,模型难以学到合理的向量表示. 在这篇博文中,我们将探索加…

attention机制的实现

本文转自,http://www.jeyzhang.com/understand-attention-in-rnn.html,感谢分享! LSTM 中实现attention:https://distill.pub/2016/augmented-rnns/, 文章链接中给出的第三方attention实现非常清晰! 理解LSTM/RNN中的Attention机制 Posted on 2017-07-03 | In Deep Learning | 1 Comment | 4336…

Attention机制全解

前言之前已经提到过好几次Attention的应用,但还未对Attention机制进行系统的介绍,之后的实践模型attention将会用到很多,因此这里对attention机制做一个总结. Seq2Seq 注意力机制(Attention Mechanism)首先是用于解决 Sequence to Sequence 问题提出的,因此我们了解下研究者是怎样设计出Attention机制的. Seq2Seq,即序列到序列,指的是用Encoder-Decoder框架来实现的端到端的模型,最初用来实现英语-…

模型汇总24 - 深度学习中Attention Mechanism详细介绍：原理、分类及应用

模型汇总24 - 深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理.分类及应用 lqfarmer 深度学习研究员.欢迎扫描头像二维码,获取更多精彩内容. 946 人赞同了该文章 Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制(Mechanism),一般称为Attention Mechanism.Attention Mechanism目前非常流行,广泛应用于机器翻译.语音识别.图像标注(Image Caption)…

NLP之基于Seq2Seq和注意力机制的句子翻译

Seq2Seq(Attention) @ 目录 Seq2Seq(Attention) 1.理论 1.1 机器翻译 1.1.1 模型输出结果处理 1.1.2 BLEU得分 1.2 注意力模型 1.2.1 Attention模型 1.2.2 Seq2Seq(Attention)模型结构 1.2.2.1 Encoder 1.2.2.2 Decoder 1.2.2.2.1 原始解码器 1.2.2.2.2 带有注意力机制的解码器 1.3 特殊字符 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 2.2.1…

基于Seq2Seq和注意力机制的句子翻译

Seq2Seq(Attention) 目录 Seq2Seq(Attention) 1.理论 1.1 机器翻译 1.1.1 模型输出结果处理 1.1.2 BLEU得分 1.2 注意力模型 1.2.1 Attention模型 1.2.2 Seq2Seq(Attention)模型结构 1.2.2.1 Encoder 1.2.2.2 Decoder 1.2.2.2.1 原始解码器 1.2.2.2.2 带有注意力机制的解码器 1.3 特殊字符 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 2.2.1 En…

初识Hadoop入门介绍

初识hadoop入门介绍 Hadoop一直是我想学习的技术,正巧最近项目组要做电子商城,我就开始研究Hadoop,虽然最后鉴定Hadoop不适用我们的项目,但是我会继续研究下去,技多不压身. <Hadoop基础教程>是我读的第一本Hadoop书籍,当然在线只能试读第一章,不过对Hadoop历史.核心技术和应用场景有了初步了解. · Hadoop历史雏形开始于2002年的Apache的Nutch,Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎.它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全…

.NET 4 并行（多核）编程系列之一入门介绍

.NET 4 并行(多核)编程系列之一入门介绍本系列文章将会对.NET 4中的并行编程技术(也称之为多核编程技术)以及应用作全面的介绍. 本篇文章的议题如下: 1. 并行编程和多线程编程的区别. 2. 并行编程技术的利弊 3. 何时采用并行编程系列文章链接: .NET 4 并行(多核)编程系列之一入门介绍 .NET 4 并行(多核)编程系列之二从Task开始 .NET 4 并行(多核)编程系列之三从Task的取消 .NET 4 并行(多核)编程系列之四 Task的休眠 .NET 并…

java反射机制入门01

java反射机制入门是我从极客学院的视频中学习的. 1.反射机制背景概述反射(Reflection)是java被视为动态(或准动态)语言的一个关键性质.反射机制指的是程序在运行时能够获取任何类的内部所有信息(属性.方法). 2.反射机制实现功能概述只要给定类的全名,就可通过反射获取类的所有信息. 反射可以再程序运行时获取任意一个对象所属的类对象. 在运行时可以获取到类中所有属性对象,并对其操作(包括私有属性). 在运行时可以获取到类中.父类中所有方法,并对其调用. 目前主流的应用框架如Str…

Kafka入门介绍

1. Kafka入门介绍 1.1 Apache Kafka是一个分布式的流平台.这到底意味着什么? 我们认为,一个流平台具有三个关键能力: ① 发布和订阅消息.在这方面,它类似一个消息队列或企业消息系统.(生产和消费消息) ② 以容错的方式存储消息流.(存储消息) ③ 当消息流发生时处理它们.(处理消息) 1.1.1 kafka的优势它应用于两大类应用: ① 构建实时的流数据管道,可靠地获取系统和应用程序之间的数据.(获取数据) ② 构建实时流的应用程序,对数据流进行转换或反应.(处理数据)…

初识Attention机制(NLP领域)

Attention 机制. 参考:https://blog.csdn.net/xiewenbo/article/details/79382785 要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展,我相信你一定听说过Attention Model(后文有时会简称AM模型)这个词.AM模型应该说是过去一年来NLP领域中的重要进展之一,在很多场景被证明有效.听起来AM很高大上,其实它的基本思想是相当直观简洁的. 1.引言机器学习领域中的Attention Model这个名字,是从认知心理学里面的人脑注意…

学习Mysql过程中拓展的其他技术栈：Docker入门介绍

一.Docker的介绍和安装 1. Docker是什么百度百科的介绍: Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化.容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口. 简单地说: Docker是一个管理容器的引擎工具.它包含一个服务端和客户端,服务端是一个管理着所有容器和文件系统的服务进程,客户端则是一个服务端的控制器,用来控制docker的服务端进程.至于容器,主要指的是包含了一些特定…

pytorch笔记：09)Attention机制

刚从图像处理的hole中攀爬出来,刚走一步竟掉到了另一个hole(fire in the hole*▽*) 1.RNN中的attentionpytorch官方教程:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html首先,RNN的输入大小都是(1,1,hidden_size),即batch=1,seq_len=1,hidden_size=embed_size,相对于传统的encoder-decod…