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深度学习(9):循环神经网络

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近年来,注意力(Attention)机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理各个任务中,之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结 [1]。 随着注意力机制的深入研究,各式各样的 Attention 被研究者们提出。在 2017年 6 月 Google 机器翻译团队在 arXiv 上放出的 Attention is All You Need [2] 论文受到了大家广泛关注,自注意力(self-attention)机制开始成为神经网络 Attention 的研究热点,在各个任务上也取得了不错的效果。 本人就这篇论文中的 Self-Attention 以及一些相关工作进行了学习总结,其中也参考借鉴了张俊林博士的博客深度学习中的注意力机制(2017版)[3]"和苏剑林的一文读懂「Attention is All You Need」| 附代码实现,和大家一起分享。 背景知识 Attention 机制最早是在视觉图像领域提出来的,应该是在九几年思想就提出来了,但是真正火起来应该算是 2014 年 Google Mind 团队的这篇论文 Recurrent Models of Visual Att...

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