欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 在这篇文章中,我们将解决自然语言处理(具体是指问答)中最具挑战性但最有趣的问题之一.我们将在Tensorflow中实现Google的QANet.就像它的机器翻译对应的Transformer网络一样,QANet根本不使用RNN,这使得训练/测试更快. 我假设你已经掌握了Python和Tensorflow的一些知识. Question Answering是计算机科学

基本概念 机器翻译和语音识别是最早开展的两项人工智能研究.今天也取得了最显著的商业成果. 早先的机器翻译实际脱胎于电子词典,能力更擅长于词或者短语的翻译.那时候的翻译通常会将一句话打断为一系列的片段,随后通过复杂的程序逻辑对每一个片段进行翻译,最终组合在一起.所得到的翻译结果应当说似是而非,最大的问题是可读性和连贯性非常差. 实际从机器学习的观点来讲,这种翻译方式,也不符合人类在做语言翻译时所做的动作.其实以神经网络为代表的机器学习,更多的都是在"模仿"人类的行为习惯. 一名职业翻译通

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

自然语言处理中的自注意力机制(Self-attention Mechanism) 近年来,注意力(Attention)机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中,之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结(可见http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html).随着注意力机制的深入研究,各式各样的attention被研究者们提出.在2017年6月google机器翻译团队在arXiv上放出的<Attention is all yo

TensorFlow LSTM Attention 机制图解 深度学习的最新趋势是注意力机制.在接受采访时,现任OpenAI研究主管的Ilya Sutskever提到,注意力机制是最令人兴奋的进步之一,他们在这里进行投入.听起来令人兴奋但是什么是注意机制? 基于人类视觉注意机制,神经网络中的注意机制非常松散.人的视觉注意力得到了很好的研究,虽然存在着不同的模式,但它们基本上都是以"低分辨率"感知周围的图像,以"高分辨率"的方式集中在图像的某个区域,然后随着时间的推移

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

前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译.本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载: 下载地址:https://github.com/Holy-Shine/Pytorch-notebook 本教程我们将会搭建一个网络来将法语翻译成英语. [KE

一.基础模型 假设要翻译下面这句话: "简将要在9月访问中国" 正确的翻译结果应该是: "Jane is visiting China in September" 在这个例子中输入数据是10个中文汉字,输出为6个英文单词,\(T_x\)和\(T_y\)数量不一致,这就需要用到序列到序列的RNN模型. ​ 类似的例子还有看图说话: 只需要将encoder部分用一个CNN模型替换就可以了,比如AlexNet,就可以得到"一只(可爱的)猫躺在楼梯上"

近年来,注意力(Attention)机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中.随着注意力机制的深入研究,各式各样的attention被研究者们提出,如单个.多个.交互式等等.去年6月,google机器翻译团队在arXiv上的<Attention is all you need>论文受到了大家广泛关注,其中,他们提出的自注意力(self-attention)机制和多头(multi-head)机制也开始成为神经网络attention的研究热点,在各个任务上也取得了不错的效果.

来源商业新知网,原标题:深入理解BERT Transformer ,不仅仅是注意力机制 BERT是google最近提出的一个自然语言处理模型,它在许多任务 检测上表现非常好. 如:问答.自然语言推断和释义而且它是开源的.因此在社区中非常流行. 下图展示了不同模型的GLUE基准测试分数(不同NLP评估任务的平均得分)变化过程. 尽管目前还不清楚是否所有的GLUE任务都非常有意义,但是基于Trandformer编码器的通用模型(Open-GPT.BERT.BigBird),在一年内缩小了任务专用模型

1 基础模型(Basic models) 一个机器翻译的例子,比如把法语翻译成英语,如何构建一个神经网络来解决这个问题呢? 首先用RNN构建一个encoder,对法语进行编码,得到一系列特征 然后用RNN构建一个decoder,将编码后的特征信息,解码成英语,以此来生成对应的英语翻译 一个图像生成字幕的例子 首先用CNN构建一个encoder,对图像进行编码,得到一系列特征 然后用RNN构建一个decoder,将编码后的特征信息,解码成文本,以此来生成对图像的字幕描述 2 选择最可能的句子(Pi

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

近年来,注意力(Attention)机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中.随着注意力机制的深入研究,各式各样的attention被研究者们提出.在2017年6月google机器翻译团队在arXiv上放出的<Attention is all you need>论文受到了大家广泛关注,自注意力(self-attention)机制开始成为神经网络attention的研究热点,在各个任务上也取得了不错的效果.对这篇论文中的self-attention以及一些相关工作进行了学习

前面阐述注意力理论知识,后面简单描述PyTorch利用注意力实现机器翻译 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation 简介 Attention介绍 在翻译的时候,选择性的选择一些重要信息.详情看这篇文章 . 本着简单和有效的原则,本论文提出了两种注意力机制. Global 每次翻译时,都选择关注所有的单词.和Bahdanau的方式 有点相似,但是更简单些.简单原理介绍. Local 每次翻译时,只选择关注一

Paper:https://arxiv.org/abs/1711.07971v1 Author:Xiaolong Wang, Ross Girshick, Abhinav Gupta, Kaiming He (CMU, FAIR) 1 创新点 这篇文章非常重要,个人认为应该算是cv领域里面的自注意力机制的核心文章,语义分割里面引入的各种自注意力机制其实都可以认为是本文的特殊化例子.分析本文的意义不仅仅是熟悉本文,而是了解其泛化思想. 不管是cv还是NLP任务,都需要捕获长范围依赖.在时序任务中,

Seq2Seq模型 基本原理 核心思想:将一个作为输入的序列映射为一个作为输出的序列 编码输入 解码输出 解码第一步,解码器进入编码器的最终状态,生成第一个输出 以后解码器读入上一步的输出,生成当前步输出 组成部件: Encoder Decoder 连接两者的固定大小的State Vector 解码方法 最核心部分,大部分的改进 贪心法 选取一种度量标准后,在当前状态下选择最佳的一个结果,直到结束 计算代价低 局部最优解 集束搜索(Beam Search) 启发式算法 保存beam size个当

编码器—解码器(seq2seq) 在自然语言处理的很多应用中,输入和输出都可以是不定长序列.以机器翻译为例,输入可以是一段不定长的英语文本序列,输出可以是一段不定长的法语文本序列,例如 英语输入:“They”.“are”.“watching”.“.” 法语输出:“Ils”.“regardent”.“.” 当输入和输出都是不定长序列时,我们可以使用编码器—解码器(encoder-decoder)或者seq2seq模型.这两个模型本质上都用到了两个循环神经网络,分别叫做编码器和解码器.编码器用来分析

第三周 序列模型和注意力机制(Sequence models & Attention mechanism) 3.1 序列结构的各种序列(Various sequence to sequence architectures) 首先,我们先建立一个网络,这个网络叫做编码网络(encoder network)(上图编号 1 所示),它是一个 RNN 的结构, RNN 的单元可以是 GRU 也可以是 LSTM.每次只向该网络中输入一个法语单词,将输入序列接收完毕后,这个 RNN 网络会输出一个向量来代表

前言: 最近几年,注意力机制用来提升模型性能有比较好的表现,大家都用得很舒服.本文将介绍一种新提出的坐标注意力机制,这种机制解决了SE,CBAM上存在的一些问题,产生了更好的效果,而使用与SE,CBAM同样简单. 论文地址: https://arxiv.org/pdf/2103.02907.pdf 代码地址: https://github.com/AndrewQibin/CoordAttention Introduction 大部分注意力机制用于深度神经网络可以带来很好的性能提升,但这些注意力机