前言 在训练深度学习模型时,常想一窥网络结构中的attention层权重分布,观察序列输入的哪些词或者词组合是网络比较care的.在小论文中主要研究了关于词性POS对输入序列的注意力机制.同时对比实验采取的是words的self-attention机制. 效果 下图主要包含两列:word_attention是self-attention机制的模型训练结果,POS_attention是词性模型的训练结果. 可以看出,相对于word_attention,POS的注意力机制不仅能够捕捉到评价的aspe

原创作者 | 疯狂的Max 01 背景及动机 Transformer是目前NLP预训练模型的基础模型框架,对Transformer模型结构的改进是当前NLP领域主流的研究方向. Transformer模型结构中每层都包含着残差结构,而残差结构中最原始的结构设计是Post-LN结构,即把Layer Norm (LN) 放在每个子层处理之后,如下图Figure 1(a)所示:而其他的一些预训练模型如GPT-2,则将LN改到每个子层处理之前,被定义为Pre-LN,如下图Figure 1(b),有论文[

前言 Transfomer是一种encoder-decoder模型,在机器翻译领域主要就是通过encoder-decoder即seq2seq,将源语言(x1, x2 ... xn) 通过编码,再解码的方式映射成(y1, y2 ... ym), 之前的做法是用RNN进行encode-decoder,但是由于RNN在某一时间刻的输入是依赖于上一时间刻的输出,所以RNN不能并行处理,导致效率低效,而Transfomer就避开了RNN,因此encoder-decoder效率高. Transformer

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

字面意思理解,self attention就是计算句子中每个单词的重要程度. 1. Structure 通过流程图,我们可以看出,首先要对输入数据做Embedding 1. 在编码层,输入的word-embedding就是key,value和query,然后做self-attention得到编码层的输出.这一步就模拟了图1中的编码层,输出就可以看成图1中的h.2. 然后模拟图1中的解码层,解码层的关键是如何得到s,即用来和编码层做attention的query,我们发现,s与上个位置的真实lab

1.Attention Model 概述 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型,举个例子来说,当我们观赏一幅画时,虽然我们可以看到整幅画的全貌,但是在我们深入仔细地观察时,其实眼睛聚焦的就只有很小的一块,这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上,也就是说这个时候人脑对整幅图的关注并不是均衡的,是有一定的权重区分的.这就是深度学习里的Attention Model的核心思想. 人脑的注意力模型,说到底是一种资源分配模型,在某个特定时刻,你的注意力总是集中在画面中的

2017年中,有两篇类似同时也是笔者非常欣赏的论文,分别是FaceBook的<Convolutional Sequence to Sequence Learning>和Google的<Attention is All You Need>,它们都算是Seq2Seq上的创新,本质上来说,都是抛弃了RNN结构来做Seq2Seq任务. 这篇博文中,笔者对<Attention is All You Need>做一点简单的分析.当然,这两篇论文本身就比较火,因此网上已经有很多解读了

1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 1. 前言 谷歌在2017年发表了一篇论文名字教Attention Is All You Need,提出了一个只基于attention的结构来处理序列模型相关的问题,比如机器翻译.传统的神经机器翻译大都是利

背景 在seq2seq中,一般是有一个encoder 一个decoder ,一般是rnn/cnn 但是rnn 计算缓慢,所以提出了纯用注意力机制来实现编码解码. 模型结构 大部分神经序列转导模型都有一个编码器-解码器结构.这里,编码器映射一个用符号表示的输入序列(x1,...,xn) 到一个连续的表示z = (z1,...,zn). 根据z,解码器生成符号的一个输出序列(y1,...,ym) , 一次一个元素. 当生成下一个时,消耗先前生成的符号作为附加输入. Encoder and Decod

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTc4ODE0Mw==&mid=2247486960&idx=1&sn=1b4b9d7ec7a9f40fa8a9df6b6f53bbfb&chksm=96e9d270a19e5b668875392da1d1aaa28ffd0af17d44f7ee81c2754c78cc35edf2e35be2c6a1&scene=21#wechat_redirect 作者丨苏剑林 单位丨广州火焰信息科技有限

https://blog.csdn.net/mijiaoxiaosan/article/details/73251443 本文参考的原始论文地址:https://arxiv.org/abs/1706.03762 谷歌昨天在arxiv发了一篇论文名字教Attention Is All You Need,提出了一个只基于attention的结构来处理序列模型相关的问题,比如机器翻译.传统的神经机器翻译大都是利用RNN或者CNN来作为encoder-decoder的模型基础,而谷歌最新的只基于Atte

深度学习做NLP的方法,基本上都是先将句子分词,然后每个词转化为对应的词向量序列.(https://kexue.fm/archives/4765) 第一个思路是RNN层,递归进行,但是RNN无法很好地学习到全局的结构信息,因为它本质是一个马尔科夫决策过程. 第二个思路是CNN层,其实CNN的方案也是很自然的,窗口式遍历,比如尺寸为3的卷积,就是 在FaceBook的论文中,纯粹使用卷积也完成了Seq2Seq的学习,是卷积的一个精致且极致的使用案例,CNN方便并行,而且容易捕捉到一些全局的结构信息

论文地址:Attention is you need 序列编码 深度学习做NLP的方法,基本都是先将句子分词,然后每个词转化为对应的的词向量序列,每个句子都对应的是一个矩阵\(X=(x_1,x_2,...,x_t)\),其中\(x_i\)都代表着第\(i\)个词向量,维度为d维,故\(x\in R^{n×d}\) 第一个基本的思路是RNN层,递归式进行: \[ y_t=f(y_{t-1},x_t) \] RNN结构本身比较简单,也适合序列建模,但RNN明显缺点之一在于无法并行,因而速度较慢,而且

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Transformer <Attention Is All You Need>是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文.这篇论文中提出一个全新的模型,叫 Transformer,抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN.目前大热的Bert就是基于Transformer构建的,这个模型广泛应用于NLP领域,例如机器翻译,问答系统,文本摘要和语音识别等等方向. 2. Transformer结构 2.1 总体结构 Transformer的结构和Att

目录 简介 经典模型概述 Model 1: Attentive Reader and Impatient Reader Model 2: Attentive Sum Reader Model 3: Stanford Attentive Reader Model 4: AOA Reader Model 5: Match-LSTM and Answering Point Match-LSTM Pointer Net Match-LSTM and Answering Point Model 5: Bi

Seq2seq Seq2seq全名是Sequence-to-sequence,也就是从序列到序列的过程,是近年当红的模型之一.Seq2seq被广泛应用在机器翻译.聊天机器人甚至是图像生成文字等情境. seq2seq 是一个Encoder–Decoder 结构的网络,它的输入是一个序列,输出也是一个序列, Encoder 中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达,Decoder 将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列. 整个过程可以用下面这张图来诠释:

实现细节; 1.embedding 层 2.positional encoding层:添加位置信息 3,MultiHeadAttention层:encoder的self attention 4,sublayerConnection层:add&norm,使用layerNorm, 5,FeedForward层:两层全连接 6,Masked MultiHeadAttention:decoder中的self attention层,添加mask,不考虑计算当前位置的后面信息 7,MultiHeadAtte

主流的序列到序列模型都是基于含有encoder和decoder的复杂的循环或者卷积网络.而性能最好的模型在encoder和decoder之间加了attentnion机制.本文提出一种新的网络结构,摒弃了循环和卷积网络,仅基于attention机制. self-attention是一种attention机制,它是在单个序列中计算每个位置与其他不同位置关系从而计算序列.Transformer是第一个完全依靠self-attention机制来计算输入和输出表示. 模型架构     encoder 编码

Reshape 对于的张量x,x.shape=(a, b, c, d)的情况 若调用keras.layer.Reshape(target_shape=(-1, c, d)), 处理后的张量形状为(?, ?, c, d) 若调用tf.reshape(x, shape=[-1, c, d]) 处理后的张量形状为(a*b, c, d) 为了在keras代码中实现tf.reshape的效果,用lambda层做, 调用Lambda(lambda x: tf.reshape(x, shape=[-1, c,