NLP学习笔记(五) 注意力机制
前言大家好，我是半虹，这篇文章来讲注意力机制 (Attention Mechanism) 在序列到序列模型中的应用正文在上一篇文章中，我们介绍了序列到序列模型，其工作流程可以概括为以下两个步骤首先，用编码器将输入序列编码成上下文向量，然后，用解码器将上下文向量解码成输出序列这里所说的上下文...
动手学深度学习(十四) NLP注意力机制和Seq2seq模型（下）
引入注意力机制的Seq2seq模型本节中将注意机制添加到sequence to sequence 模型中，以显式地使用权重聚合states。下图展示encoding 和decoding的模型结构，在时间步为t的时候。此刻attention layer保存着encodering看到的所有信息——即en...
动手学深度学习(十四) NLP注意力机制和Seq2seq模型（上）
注意力机制在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量（context vector）来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输入信息以循环单位状态编码，然后将其传递给解码器以生成目标序列。然而这种结构存在着问题...
斯坦福NLP课程 | 第14讲 - Transformers自注意力与生成模型
作者：韩信子@ShowMeAI，路遥@ShowMeAI，奇异果@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/251声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注...
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...
谷歌NLP新模型「大鸟」突破BERT限制，稀疏注意力机制更省内存
谷歌最近又推出了一个重磅的稀疏注意力模型：Big Bird。 之前各种刷榜的BERT和它的各种衍生版本RoBERTa等，都是构建在Transformer基础上。 这些模型的核心竞争力就是全注意力机制，但这种机制会产生序列长度的二次依赖，如果输入的token过长，会撑爆内存，而长文...
深度 | 从各种注意力机制窥探深度学习在NLP中的神威
zenRRan： 希望这篇文章能帮助你了解各种注意力机制！从此不再迷茫！好啦，进入正题吧！ 随着层级表征的兴起，自然语言处理在很多方面都应用了深度神经网络。它们可以实现语言建模、情感分析、机器翻译、语义解析等非常多的任务，这些序列建模任务可以使用循环神经网络、卷积神经网络甚至近来比较流行的 Tran...
解析广泛应用于NLP的自注意力机制（附论文、源码）
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 [1]。 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 Atte...
2017年ACL的四个NLP深度学习趋势 （二）：可解释性和注意力（Interpretability and Attention）
更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 2017年ACL的四个NLP深度学习趋势 （一）：语言结构和词汇嵌入（Linguistic Structure and Word Embeddings） 趋势3：可解释性（Interpretability） 我最近一直在思...
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