1.深度学习的seq2seq模型 从rnn结构说起 根据输出和输入序列不同数量rnn可以有多种不同的结构,不同结构自然就有不同的引用场合.如下图, one to one 结构,仅仅只是简单的给一个输入得到一个输出,此处并未体现序列的特征,例如图像分类场景.one to many 结构,给一个输入得到一系列输出,这种结构可用于生产图片描述的场景.many to one 结构,给一系列输入得到一个输出,这种结构可用于文本情感分析,对一些列的文本输入进行分类,看是消极还是积极情感.many to ma

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".

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

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

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

完全图解RNN.RNN变体.Seq2Seq.Attention机制 本文主要是利用图片的形式,详细地介绍了经典的RNN.RNN几个重要变体,以及Seq2Seq模型.Attention机制.希望这篇文章能够提供一个全新的视角,帮助初学者更好地入门. 一.从单层网络谈起 在学习RNN之前,首先要了解一下最基本的单层网络,它的结构如图: 输入是x,经过变换Wx+b和激活函数f得到输出y.相信大家对这个已经非常熟悉了. 二.经典的RNN结构(N vs N) 在实际应用中,我们还会遇到很多序列形的数据:

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

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

注意力机制即Attention mechanism在序列学习任务上具有巨大的提升作用,在编解码器框架内,通过在编码段加入A模型,对源数据序列进行数据加权变换,或者在解码端引入A模型,对目标数据进行加权变化,可以有效提高序列对序列的自然方式下的系统表现. 什么是Attention? Attention模型的基本表述可以这样理解成(我个人理解):当我们人在看一样东西的时候,我们当前时刻关注的一定是我们当前正在看的这样东西的某一地方,换句话说,当我们目光移到别处时,注意力随着目光的移动野在转移,这意味

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

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,

1. 什么是Attention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. 现在,让我们再次思考那⼀节提到的翻译例⼦:输⼊为英语序列"They""are""watching"".",输出为法语序列"Ils""regardent"".&

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-

要了解深度学习中的注意力模型,就不得不先谈Encoder-Decoder框架,因为目前大多数注意力模型附着在Encoder-Decoder框架下,当然,其实注意力模型可以看作一种通用的思想,本身并不依赖于特定框架,这点需要注意. Encoder-Decoder框架可以看作是一种深度学习领域的研究模式,应用场景异常广泛.图2是文本处理领域里常用的Encoder-Decoder框架最抽象的一种表示. 图2 抽象的文本处理领域的Encoder-Decoder框架 文本处理领域的Encoder-Deco

AFM:Attentional Factorization Machines: Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks 模型入上图所示,其中sparse iput,embedding layer,pair-wise interaction layer都和FM一样,后面加入了一个attention net生成一个关于特征交叉项的权重,将FM原来的二次项累加变成加权累加.这里的attention net其实

[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

Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制(Mechanism),一般称为Attention Mechanism.Attention Mechanism目前非常流行,广泛应用于机器翻译.语音识别.图像标注(Image Caption)等很多领域,之所以它这么受欢迎,是因为Attention给模型赋予了区分辨别的能力,例如,在机器翻译.语音识别应用中,为句子中的每个词赋予不同的权重,使神经网络模型的学习变得更加灵活(soft

attention.py """ 实现attention """ import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import config class Attention(nn.Module): def __init__(self,method="general"): super(Attention,self).__init__() ass