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上一章我们使用 RNN 生成了文本#xff0c;又通过连接两个 RNN#xff0c;将一个时序数据转换为了另一个时序数据。我们将这个网络称为 seq2seq#xff0c;并用它成功求解了简…注意力是全部。
--你若安好就是夏天安夏的座右铭 00.引子
上一章我们使用 RNN 生成了文本又通过连接两个 RNN将一个时序数据转换为了另一个时序数据。我们将这个网络称为 seq2seq并用它成功求解了简单的加法问题。之后我们对这个 seq2seq 进行了几处改进几乎完美地解决了这个简单的加法问题。
本章我们将进一步探索 seq2seq 的可能性以及 RNN 的可能性。这里Attention 这一强大而优美的技术将登场。Attention 毫无疑问是近年来深度学习领域最重要的技术之一。本章的目标是在代码层面理解 Attention 的结构然后将其应用于实际问题体验它的奇妙效果。 --24.5.3
未完待续敬请期待下期更新 01.在翻译、语音识别等将一个时序数据转换为另一个时序数据的任务中时序数据之间常常存在对应关系 02.Attention 从数据中学习两个时序数据之间的对应关系 03.Attention 使用向量内积方法之一计算向量之间的相似度并输出这个相似度的加权和向量 04.因为 Attention 中使用的运算是可微分的所以可以基于误差反向传播法进行学习 05.通过将 Attention 计算出的权重概率可视化可以观察输入与输出之间的对应关系 在基于外部存储装置扩展神经网络的研究示例中Attention 被用来读写内存
