Attention机制、HAN
一、Attention机制 1.为什么要用Attention 在encoder-decoder架构中，当输入序列比较长时，模型的性能会变差，因为即便是LSTM或GRU也是对文本的信息进行了压缩，尤其是对于机器翻译、摘要生成等任务而言，decoder每个时间步的输出其实是对encoder各时间步的输入有不同的侧重的。因此，引入attention机制，来对encoder各时间步赋以不同的权重，也即给予
相关文章
- 1. HAN（Hierarchical Attention Network）
- 2. NLP--Attention，HAN，文本分类
- 3. HAN(Hierarchical Attention Networks for Document Classification)
- 4. [NLP]Attention机制与self-Attention机制
- 5. attention机制及self-attention(transformer)
- 6. attention 机制
- 7. Attention机制
- 8. Attention 机制 -- Transformer
- 9. Attention 机制
- 10. attention机制
- 更多相关文章...
- • ARP协议的工作机制详解 - TCP/IP教程
- • TiDB数据库的管理机制 - NoSQL教程
- • 漫谈MySQL的锁机制
- • Docker容器实战(六) - 容器的隔离与限制
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. HAN（Hierarchical Attention Network）
- 2. NLP--Attention，HAN，文本分类
- 3. HAN(Hierarchical Attention Networks for Document Classification)
- 4. [NLP]Attention机制与self-Attention机制
- 5. attention机制及self-attention(transformer)
- 6. attention 机制
- 7. Attention机制
- 8. Attention 机制 -- Transformer
- 9. Attention 机制
- 10. attention机制