NLP中的RNN、Seq2Seq与attention注意力机制（下）
NLP中的RNN、Seq2Seq与attention注意力机制（上）：https://developer.aliyun.com/article/1471380 展开 RNN 在每个时间步取出 RNN 的隐藏单元并复制。时间步中的每一次复制就像前馈网络中的一层。在时间步 t+1 中每个时间步 t 层与...
NLP中的RNN、Seq2Seq与attention注意力机制（上）
NLP自然语言处理 的RNN、Seq2Seq与attention注意力机制 RNN循环神经网络 我们为什么需要 RNN？ 也许你现在想的是，已经有像卷积网络这样表现非常出色的网络了，为什么还需要其他类型的网络呢？有一个需要用到 RNN 的特殊例子。为了解释 RNN，...
初步了解RNN, Seq2Seq, Attention注意力机制
循环神经网络RNN结构被广泛应用于自然语言处理、机器翻译、语音识别、文字识别等方向。本文主要介绍经典的RNN结构，以及RNN的变种（包括Seq2Seq结构和Attention机制）。希望这篇文章能够帮助初学者更好地入门。1.经典的RNN结构这就是最经典的RNN结构，它的输入是：输出为：也就是说，输入...
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...
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