论文地址:Attention is you need 序列编码 深度学习做NLP的方法,基本都是先将句子分词,然后每个词转化为对应的的词向量序列,每个句子都对应的是一个矩阵\(X=(x_1,x_2,...,x_t)\),其中\(x_i\)都代表着第\(i\)个词向量,维度为d维,故\(x\in R^{n×d}\) 第一个基本的思路是RNN层,递归式进行: \[ y_t=f(y_{t-1},x_t) \] RNN结构本身比较简单,也适合序列建模,但RNN明显缺点之一在于无法并行,因而速度较慢,而且…

attention 以google神经机器翻译(NMT)为例 无attention: encoder-decoder在无attention机制时,由encoder将输入序列转化为最后一层输出state向量,再由state向量来循环输出序列每个字符. attention机制: 将整个序列的信息压缩在一维向量里造成信息丢失,并且考虑到输出的某个字符只与输入序列的某个或某几个相关,与其他输入字符不相关或相关性较弱,由此提出了attention机制.在encoder层将输入序列的每个字符output向量…

Android系统从1.6版本开始就支持TTS(Text-To-Speech),即语音合成.但是android系统默认的TTS引擎:Pic TTS不支持中文.所以我们得安装自己的TTS引擎和语音包. 在项目中,一开始用的是手说TTS,免费版的,感觉声音很不僵硬,不自然,不连贯.付费版的还要钱激活,如果不激活,限制每次只能度5个字,而且比免费版也好不了多少.最后采用了讯飞语音TTS1.0,发音连贯自然,个人感觉很不错了,以后就用它. 介绍下使用方法: 1.首先下载讯飞的语音包apk,以及语音引擎a…

[源码下载] 与众不同 windows phone (45) - 8.0 语音: TTS, 语音识别, 语音命令 作者:webabcd 介绍与众不同 windows phone 8.0 之 语音 TTS(Text To Speech) 语音识别 语音命令 示例1.演示 TTS(Text To Speech)的应用Speech/TTS.xaml <phone:PhoneApplicationPage x:Class="Demo.Speech.TTS" xmlns="htt…

1.源库准备环境 --创建被传输的表空间create tablespace tts logging datafile '/home/oracle/app/oradata/orcl/tts01.dbf' size 40m autoextend on next 10m maxsize 100m extent management local; create tablespace ttsind logging datafile '/home/oracle/app/oradata/orcl/ttsind…

在Android1.6之后添加了TextToSpeech,也叫TTS,把相应的文字转化成语音播报,增强了用户体验.可以根据语言播报 界面上的控件如下: 可以选择的语言 但有的语言不支持,比如中文就不支持 代码也比较简单,能简单介绍TTS的用法 MainActivity.java package com.example.tts; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Locale; import an…

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)等很多领域,之所以它这么受欢迎,是因为Attention给模型赋予了区分辨别的能力,例如,在机器翻译.语音识别应用中,为句子中的每个词赋予不同的权重,使神经网络模型的学习变得更加灵活(soft…

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…

Link of the Paper: https://arxiv.org/abs/1706.03762 Motivation: The inherently sequential nature of Recurrent Models precludes parallelization within training examples. Attention mechanisms have become an integral part of compelling sequence modeling…

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…