一.背景 自从Attention机制在提出之后,加入Attention的Seq2Seq模型在各个任务上都有了提升,所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型.传统的基于RNN的Seq2Seq模型难以处理长序列的句子,无法实现并行,并且面临对齐的问题. 所以之后这类模型的发展大多数从三个方面入手: input的方向性:单向 -> 双向 深度:单层 -> 多层 类型:RNN -> LSTM GRU 但是依旧收到一些潜在问题的制约,神经网络需要能够将源语句的所有必…

一.背景 自从Attention机制在提出 之后,加入Attention的Seq2 Seq模型在各个任务上都有了提升,所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型.传统的基于RNN的Seq2Seq模型难以处理长序列的句子,无法实现并行,并且面临对齐的问题. 所以之后这类模型的发展大多数从三个方面入手: input的方向性:单向 -> 双向 深度:单层 -> 多层 类型:RNN -> LSTM GRU 但是依旧收到一些潜在问题的制约,神经网络需要能够将源语句的所…

一.Residual Attention Network 简介 这是CVPR2017的一篇paper,是商汤.清华.香港中文和北邮合作的文章.它在图像分类问题上,首次成功将极深卷积神经网络与人类视觉注意力机制进行有效的结合,并取得了远超之前网络结构的准确度与参数效率.仅用与ResNet-50相当的参数量和计算量就得到了远超过ResNet-152的分类性能. 二.Residual Attention Network 的提出 视觉注意力机制是人类视觉所特有的大脑信号处理机制.人类视觉通过快速扫描全局…

目录 Transformer引入 Encoder 详解 输入部分 Embedding 位置嵌入 注意力机制 人类的注意力机制 Attention 计算 多头 Attention 计算 残差及其作用 BatchNorm 和 LayerNorm 前馈神经网络 Decoder 详解 Transformer 最终输出 TRM 面试题讲解 RNN.LSTM.Transformer 三者的区别? 为什么有缩放因子 [公式] ?attention为什么scaled? Decoder端的Mask 如何 mask…

quartz配置文件详解(转载)     quartz学习总结: 一.关于job:    用Quartz的行话讲,作业是一个执行任务的简单Java类.任务可以是任何Java代码.只需你实现org.quartz.Job接口并且在出现严重 错误情况下抛出JobExecutionException异常即可.Job接口包含唯一的一个方法execute(),作业从这里开始执行.一旦实现了 Job接口和execute()方法,当Quartz确定该是作业运行的时候,它将调用你的作业.Execute()方法内就…

Toast是Android中用来显示显示信息的一种机制,和Dialog不一样的是,Toast是没有焦点的,而且Toast显示的时间有限,过一定的时间就会自动消失.而且Toast主要用于向用户显示提示消息,接下来巴士为大家总结了Android五种Toast特效详解,当然大家也可以根据自己的需求来自定义自己想要的效果. Android五种Toast特效详解 1.默认效果: 代码:Toast.makeText(getApplicationContext(), "默认Toast样式",    …

linux syslog详解 分三部分 一.syslog协议介绍 二.syslog函数 三.linux syslog配置   一.syslog协议介绍 1.介绍 在Unix类操作系统上,syslog广泛应用于系统日志.syslog日志消息既可以记录在本地文件中,也可以通过网络发送到接收syslog的服务器.接收syslog的服务器可以对多个设备的syslog消息进行统一的存储,或者解析其中的内容做相应的处理.常见的应用场景是网络管理工具.安全管理系统.日志审计系统. 完整的syslog日志中包含…

centos7.2环境nginx+mysql+php-fpm+svn配置walle自动化部署系统详解 操作系统:centos 7.2 x86_64 安装walle系统服务端 1.以下安装,均在宿主机(一台配置了LAMP/LNMP的linux机器)上操作 安装lnmp环境,建议使用centos7 yum安装,因为centos7 yum源默认支持Php5.4以上版本,避免walle系统不兼容 yum install -y git mariadb mariadb-server nginx php ph…

1. 什么是Transformer <Attention Is All You Need>是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文.这篇论文中提出一个全新的模型,叫 Transformer,抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN.目前大热的Bert就是基于Transformer构建的,这个模型广泛应用于NLP领域,例如机器翻译,问答系统,文本摘要和语音识别等等方向. 2. Transformer结构 2.1 总体结构 Transformer的结构和Att…

一,概述 在自然语言生成的任务中,大部分是基于seq2seq模型实现的(除此之外,还有语言模型,GAN等也能做文本生成),例如生成式对话,机器翻译,文本摘要等等,seq2seq模型是由encoder,decoder两部分组成的,其标准结构如下: 原则上encoder,decoder可以由CNN,RNN,Transformer三种结构中的任意一种组合.但实际的应用过程中,encoder,decnoder的结构选择基本是一样的(即encoder选择CNN,decoder也选择CNN,如faceboo…