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".…

什么是注意力机制? 注意力机制模仿了生物观察行为的内部过程,即一种将内部经验和外部感觉对齐从而增加部分区域的观察精细度的机制.例如人的视觉在处理一张图片时,会通过快速扫描全局图像,获得需要重点关注的目标区域,也就是注意力焦点.然后对这一区域投入更多的注意力资源,以获得更多所需要关注的目标的细节信息,并抑制其它无用信息. 图片来源:深度学习中的注意力机制,其中红色区域表示更关注的区域. Encoder-Decoder 框架 目前大多数的注意力模型都是依附在 Encoder-Decoder 框架下,…

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…

[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…

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…

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…

Attention 机制. 参考:https://blog.csdn.net/xiewenbo/article/details/79382785 要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展,我相信你一定听说过Attention Model(后文有时会简称AM模型)这个词.AM模型应该说是过去一年来NLP领域中的重要进展之一,在很多场景被证明有效.听起来AM很高大上,其实它的基本思想是相当直观简洁的. 1.引言 机器学习领域中的Attention Model这个名字,是从认知心理学里面的人脑注意…

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…

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…