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TensorFlow从1到2(十)带注意力机制的神经网络机器翻译
】的更多相关文章
TensorFlow从1到2(十)带注意力机制的神经网络机器翻译
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…
深度学习之注意力机制(Attention Mechanism)和Seq2Seq
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…
NLP之基于Seq2Seq和注意力机制的句子翻译
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…
基于Seq2Seq和注意力机制的句子翻译
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…
TensorFlow LSTM 注意力机制图解
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…
代码详解:TensorFlow Core带你探索深度神经网络“黑匣子”
来源商业新知网,原标题:代码详解:TensorFlow Core带你探索深度神经网络“黑匣子” 想学TensorFlow?先从低阶API开始吧~某种程度而言,它能够帮助我们更好地理解Tensorflow,更加灵活地控制训练过程.本文演示了如何使用低阶TensorFlow Core 搭建卷积神经网络(ConvNet)模型,并演示了使用TensorFlow编写自定义代码的方法. 对很多开发人员来说,神经网络就像一个“黑匣子”, 而TensorFlow Core的应用,则将我们带上了对深度神经网络后台…
B站动手学深度学习第十八课:seq2seq(编码器和解码器)和注意力机制
from mxnet import nd h_forward = nd.array([1,2]) h_backward = nd.array([3,4]) h_bi = nd.concat(h_forward,h_backward,dim=0) print(h_bi) [1. 2. 3. 4.] <NDArray 4 @cpu(0)> 不同时刻,C内h1,h2,h3所占的权重不同,权重是a.权重的求法用了softmax.e的求法和St-1和ht有关. 不同的注意力机制就是对a的设计不同. 原论…
机器学习(ML)十二之编码解码器、束搜索与注意力机制
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…
DeepLearning.ai学习笔记(五)序列模型 -- week2 序列模型和注意力机制
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"…
Ext JS学习第十六天 事件机制event(一) DotNet进阶系列(持续更新) 第一节:.Net版基于WebSocket的聊天室样例 第十五节:深入理解async和await的作用及各种适用场景和用法 第十五节:深入理解async和await的作用及各种适用场景和用法 前端自动化准备和详细配置(NVM、NPM/CNPM、NodeJs、NRM、WebPack、Gulp/Grunt、G
code&monkey Ext JS学习第十六天 事件机制event(一) 此文用来记录学习笔记: 休息了好几天,从今天开始继续保持更新,鞭策自己学习 今天我们来说一说什么是事件,对于事件,相信你一定不陌生, 基本事件是什么?就类似于click.keypress.focus.mouseover等这些事件都是浏览器定义好的内置事件,我们直接使用即可.对于高级事件,无非就是自己去设计一个事件,就比如我们实际项目中,通常都伴随些业务逻辑,可能是曾删改查等...这些事件都是非原生事件,也就是浏览器无…