attentionrnn

2020年9月8日 — Generation. 利用RNN產生一個有結構的物件(structured object)，像是一首詩或是一篇文章。 句子是由『Word』或『Character』所組成，假設你有一個中文 ...

2021年1月24日 — 要達成這個目的，就要引入注意力機制，也就是我們說的RNN seq2seq + attention。 RNN seq2seq + attention. 改善第一點. 為了讓模型在產生”Mary”的時候 ...

Attention is a mechanism combined in the RNN allowing it to focus on certain parts of the input sequence when predicting a certain part of the output sequence, ...

2020年3月26日 — attention即為注意力，Attention-based Model其實就是一個相似性的度量，當前的輸入與目標狀態越相似，那麼在當前的輸入的權重就會越大，說明當前的輸出越 ...

RNN 是deep learning 中最簡單能有效訓練NLP model 的架構。不過在attention 機制和以他為主建立的transformer 架構被提出以後，NLP 的各項任務在state-of-the-art ...

2021年7月27日 — 此篇論文使用Attention 改進Seq2seq 模型，後來大家發現Attention 並不局限於Seq2seq 模型，而是可以使用在所有的RNN 上。如果僅有一個RNN 網路，那麼 ...

循环神经网络RNN结构被广泛应用于自然语言处理、机器翻译、语音识别、文字识别等方向。本文主要介绍经典的RNN结构，以及RNN的变种（包括Seq2Seq结构和Attention机制） ...

2021年5月1日 — Attention 機制(RNN+Attention). 在Encoder-Decoder 中，Encoder 編碼得到序列特徵c，這組c 包含序列中所有重要的訊息。當輸入序列較長時，意味著訊息資料 ...

2020年3月23日 — 股票预测RNN LSTM 必须先阅读以下内容： : 这是一个使用长期短期记忆的递归神经网络模型，用于解决RNN模型中通常出现的消失梯度问题。