刚从图像处理的hole中攀爬出来,刚走一步竟掉到了另一个hole(fire in the hole*▽*) 1.RNN中的attentionpytorch官方教程:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html首先,RNN的输入大小都是(1,1,hidden_size),即batch=1,seq_len=1,hidden_size=embed_size,相对于传统的encoder-decod…

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".…

在上一篇博客中介绍的论文"Show and tell"所提出的NIC模型采用的是最"简单"的encoder-decoder框架,模型上没有什么新花样,使用CNN提取图像特征,将Softmax层之前的那一层vector作为encoder端的输出并送入decoder中,使用LSTM对其解码并生成句子.模型非常直观,而且比常规的encoder-decoder框架还要简单一点(图像特征只在开始时刻输入了decoder,此后就不输入了),但是训练的过程非常讲究,因此取得了20…

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![认真看图][认真看图] [补充说明]深度学习中的序列模型已经广泛应用于自然语言处理(例如机器翻译等).语音识别.序列生成.序列分析等众多领域! [再说一句]本文主要介绍深度学习中序列模型的演变路径,和往常一样,不会详细介绍各算法的具体实现,望理解! 一.循环神经网络RNN 1. RNN标准结构 传统神经网络的前一个输入和后一个输入是完全没有关系的,不能处理序列信息(即前一个输入和后一个输入是…

前言 这一章看啥视频都不好使,啃书就完事儿了,当然了我也没有感觉自己学的特别扎实,不过好歹是有一定的了解了 注意力机制 由于之前的卷积之类的神经网络,选取卷积中最大的那个数,实际上这种行为是没有目的的,因为你不知道那个最大的数是不是你需要的,也许在哪一块你偏偏就需要一个最小的数呢?所以就有了注意了机制. 用X来表示N组输入信息,D是X的维度,Xn表示一组输入信息.为了节省计算资源不需要把所有信息都输入神经网络,只需要从X中选择一些和任务相关的信息.注意力机制的计算可以分为两步:一是在所有输入信息…

两周以前读了些文档自动摘要的论文,并针对其中两篇( [2] 和 [3] )做了presentation.下面把相关内容简单整理一下. 文本自动摘要(Automatic Text Summarization)就是说在不改变文档原意的情况下,利用计算机程序自动地总结出文档的主要内容.自动摘要的应用场景非常多,例如新闻标题生成.科技文献摘要生成.搜索结果片段(snippets)生成.商品评论摘要等.在信息爆炸的互联网大数据时代,如果能用简短的文本来表达信息的主要内涵,无疑将有利于缓解信息过载问题. 一…

Attention Is All You Need 2018-04-17 10:35:25  Paper:http://papers.nips.cc/paper/7181-attention-is-all-you-need.pdf Code(PyTorch Version):https://github.com/jadore801120/attention-is-all-you-need-pytorch Video Tutorial: https://www.youtube.com/watch?…

原文链接: https://blog.csdn.net/qq_41058526/article/details/80578932 attention 总结 参考:注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 Attention函数的本质可以被描述为一个查询(query)到一系列(键key-值value)对的映射,如下图. 在计算attention时主要分为三步: 第一步是将query和每个key进行相似度计算得到权重,常用的相似度函数有点积,拼接,感知机等: 第二步…

Java:并发笔记-09 说明:这是看了 bilibili 上 黑马程序员 的课程 java并发编程 后做的笔记 7. 共享模型之工具-2 原理:AQS 原理 对于 AQS 的原理这部分内容,没很好的理解,等功力深厚了再回来好好理解一下,笔记也就不贴出来了 原理:ReentrantLock 原理 同样对于 ReentrantLock 的原理这部分内容,没很好的理解,等功力深厚了再回来好好理解一下 7.2 J.U.C 3. 读写锁 3.1 ReentrantReadWriteLock 当读操作远远…

Mongodb源代码阅读笔记:Journal机制 Mongodb源代码阅读笔记:Journal机制 涉及的文件 一些说明 PREPLOGBUFFER WRITETOJOURNAL WRITETODATAFILES REMAPPRIVATEVIEW 涉及的文件 mongoDB中和持久性相关的文件只要有以下几个: dur.h: dur.cpp,dur_preplogbuffer.cpp,dur_writetodatafiles.cpp ,dur_commitjob.h: dur_commitjob.…