一.编码-解码架构 目的:解决语音识别.机器翻译.知识问答等输出输入序列长度不相等的任务. C是输入的一个表达(representation),包含了输入序列的有效信息. 它可能是一个向量,也可能是一个固定长度的向量序列: 如果C是一个向量序列,则它和输入序列的区别在于:序列C是定长的.较短的:而输入序列是不定长的.较长的. 二.注意力机制 1.attention 注意力权重用来估计其他元素与其相关的强度,并将由注意力加权的值的总和作为计算最终目标的特征. step1:计算其他元素与待测元素的相…

使用Multi-head Self-Attention进行自动特征学习的CTR模型 https://blog.csdn.net/u012151283/article/details/85310370 nlp中的Attention注意力机制+Transformer详解 https://zhuanlan.zhihu.com/p/53682800…

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…

Bi-LSTM(Attention) @ 目录 Bi-LSTM(Attention) 1.理论 1.1 文本分类和预测(翻译) 1.2 注意力模型 1.2.1 Attention模型 1.2.2 Bi-LSTM(Attention)模型结构 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.理论 1.1 文本分类和预测(翻译) 文本分类的输入处理和预测(翻译)不同: 预测(翻译)通常用eye()把每个输入向量转换为one-hot向量, 但文本分类模型通常用Embedding初始化一个嵌入矩阵用来…

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…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/35 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/227 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 本系列为吴恩达老师<深度学习专业课程>学习与总结整理所得,对应的课程视频可以在这里查看. 引言 在ShowMeAI前一篇文章 自然语言处理与词嵌入 中我们对以下内容进行了介绍: 词嵌入与迁移学习/…

注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 本文转自:http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html  近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展.基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结,和大家一起分…

注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展.基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结,和大家一起分享. 1 Attention研究进展 Attention机制最早是在视觉图像领域提出来的,应该是在九几年思想就提…

这篇文章整理有关注意力机制(Attention Mechanism )的知识,主要涉及以下几点内容: 1.注意力机制是为了解决什么问题而提出来的? 2.软性注意力机制的数学原理: 3.软性注意力机制.Encoder-Decoder框架与Seq2Seq 4.自注意力模型的原理. 一.注意力机制可以解决什么问题? 神经网络中的注意力机制(Attention Mechanism)是在计算能力有限的情况下,将计算资源分配给更重要的任务,同时解决信息超载问题的一种资源分配方案.在神经网络学习中,一般而言模…

近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展.基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,下面是一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结,和大家一起分享. 1 Attention研究进展 Attention机制最早是在视觉图像领域提出来的,应该是在九几年思想就提出来了,但是真正火起来应该算是google mind团队的这篇论文<Recurrent…