Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存
在深度学习领域，序列建模一直是一个关键的研究课题，它在诸如强化学习、事件预测、时间序列分类和预测等多个领域都有着广泛的应用。近年来，Transformer模型因其出色的性能和利用GPU并行计算的能力而成为序列建模的主流架构。然而，Transformer在推理时的计算成本较高，尤其是在资源受限的环境中，如移动设备和...
NLP中的RNN、Seq2Seq与attention注意力机制（下）
NLP中的RNN、Seq2Seq与attention注意力机制（上）：https://developer.aliyun.com/article/1471380 展开 RNN 在每个时间步取出 RNN 的隐藏单元并复制。时间步中的每一次复制就像前馈网络中的一层。在时间步 t+1 中每个时间步 t 层与所有可能的层连接。因此我们对权重进行随机初始化，展开网络，然后...
NLP中的RNN、Seq2Seq与attention注意力机制（上）
NLP自然语言处理 的RNN、Seq2Seq与attention注意力机制 RNN循环神经网络 我们为什么需要 RNN？ 也许你现在想的是，已经有像卷积网络这样表现非常出色的网络了，为什么还需要其他类型的网络呢？有一个需要用到 RNN 的特殊例子。为了解释 RNN，...
初步了解RNN, Seq2Seq, Attention注意力机制
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）。希望这篇文章能够帮助初学者更好地入门。1.经典的RNN结构这就是最经典的RNN结构，它的输入是：输出为：也就是说，输入和输出序列必有相同的时间长度！2.Sequence to Sequence模型在Seq2Seq结构....
中科院计算所王永庆详解IJCAI 17录用论文：如何用注意力机制RNN进行信息传播建模？｜IJCAI 2017
雷锋网AI科技评论：IJCAI 2017即将举行，为此，雷锋网特邀请了部分录用论文作者对自己的作品进行详细解读，以供有兴趣的老师同学们了解作者的研究思路。本文原载于王永庆个人公众号“KingsGarden”，授权雷锋网转载，雷锋网(公众号：雷锋网)AI科技评论做了不改变原意的编辑。 另外，雷锋网即将在 8 月 12 日下午举行“GAIR大讲堂CVPR 上海交大专场”分享会，感兴趣的同学赶紧点击此....
TensorFlow系列专题（十一）：RNN的应用及注意力模型
目录： ● 循环神经网络的应用 ● 文本分类 ● 序列标注 ● 机器翻译 ● Attention-based model ● RNN系列总结 ●&n...
RNN和LSTM弱！爆！了！注意力模型才是王道
循环神经网络（RNN），长短期记忆（LSTM），这些红得发紫的神经网络——是时候抛弃它们了！ LSTM和RNN被发明于上世纪80、90年代，于2014年死而复生。接下来的几年里，它们成为了解决序列学习、序列转换（seq2seq）的方式，这也使得语音到文本识别和Siri、Cortana、Google语音助理、Alexa的能力得到惊人的提升。 另外，不要忘了机器翻译，包括将文档翻译成不同的语言，或者....
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