一.引言 当今的全球化知识经济社会中呈现出信息泛滥和知识更新周期短的现象,知识管理逐渐成为现代企业管理中不容忽视的一环.虚拟企业是基于共识目标而组成的动态协作组织,成员参与的流动性与各成员之间地域分布的离散性决定了组织内各类有价值的信息与知识能够及时.准确的交流和共享成为虚拟企业成功运作的关键. 同时,虚拟企业的组建是基于信息技术的,随着互联网步入Web2.0时代,网络能够提供快速高效地获取和共享信息的途径,而Wiki作为Web2.0中重要的知识协作技术彻底改变了知识的获取和转移模式,其自由便捷…

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,尤其是RNN机制实际中存在长程梯度消失的问题,对于较长的句子,我们很难寄希望于将输入的序列转化为定长的向量而保存所有的有效信息,所以随着所需翻译句子的长度的增加,这种结构的效果会显著下降…

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,尤其是RNN机制实际中存在长程梯度消失的问题,对于较长的句子,我们很难寄希望于将输入的序列转化为定长的向量而保存所有的有效信息,所以随着所需翻译句子的长度的增加,这种结构的效果会显著下降…

RNN,LSTM,seq2seq等模型广泛用于自然语言处理以及回归预测,本期详解seq2seq模型以及attention机制的原理以及在回归预测方向的运用. 1. seq2seq模型介绍 seq2seq模型是以编码(Encode)和解码(Decode)为代表的架构方式,seq2seq模型是根据输入序列X来生成输出序列Y,在翻译,文本自动摘要和机器人自动问答以及一些回归预测任务上有着广泛的运用.以encode和decode为代表的seq2seq模型,encode意思是将输入序列转化成一个固定长度的…

本文内容: 什么是seq2seq模型 Encoder-Decoder结构 常用的四种结构 带attention的seq2seq 模型的输出 seq2seq简单序列生成实现代码 一.什么是seq2seq模型 seq2seq全称为:sequence to sequence ,是2014年被提出来的一种Encoder-Decoder结构.其中Encoder是一个RNN结构(LSTM.GRU.RNN等). 主要思想是输入一个序列,通过encoder编码成一个语义向量c(context),然后decode…

前言 之前已经提到过好几次Attention的应用,但还未对Attention机制进行系统的介绍,之后的实践模型attention将会用到很多,因此这里对attention机制做一个总结. Seq2Seq 注意力机制(Attention Mechanism)首先是用于解决 Sequence to Sequence 问题提出的,因此我们了解下研究者是怎样设计出Attention机制的. Seq2Seq,即序列到序列,指的是用Encoder-Decoder框架来实现的端到端的模型,最初用来实现英语-…

在此前的两篇博客中所介绍的两个论文,分别介绍了encoder-decoder框架以及引入attention之后在Image Caption任务上的应用. 这篇博客所介绍的文章所考虑的是生成caption时的与视觉信息无关的词的问题,如"the"."of"这些词其实和图片内容是没什么关系的:而且,有些貌似需要视觉特征来生成的词,其实也可以直接通过语言模型来预测出来,例如"taking on a cell"后生成"phone".…

导读 目前采用编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构的模型非常热门,是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果.这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示,对于长度较短的输入序列而言,该模型能够学习出对应合理的向量表示.然而,这种模型存在的问题在于:当输入序列非常长时,模型难以学到合理的向量表示. 在这篇博文中,我们将探索加入LSTM/RNN模型中的attention机制是如何克服传统编码器-解码器结构存在的问题的. 通过阅读这篇博文,你将会学习到: 传…

转自:http://www.jeyzhang.com/understand-attention-in-rnn.html,感谢分享! 导读 目前采用编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构的模型非常热门,是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果.这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示,对于长度较短的输入序列而言,该模型能够学习出对应合理的向量表示.然而,这种模型存在的问题在于:当输入序列非常长时,模型难以学到合理的向量表示. 在这篇博文中,我们将探索加…

本文转自,http://www.jeyzhang.com/understand-attention-in-rnn.html,感谢分享! LSTM 中实现attention:https://distill.pub/2016/augmented-rnns/, 文章链接中给出的第三方attention实现非常清晰!   理解LSTM/RNN中的Attention机制 Posted on 2017-07-03   |   In Deep Learning  |   1 Comment  |   4336…