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深度学习(9):循环神经网络

深度学习(9):循环神经网络 2018-02-20 随深度学习技术的发展,使用循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)建立的各种序列模型,使语音识别、机器翻译及自然语言理解等应用成为可能。 表示与类型 自然语言、音频等数据都是前后相互关联的数据,比如理解一句话要通过一整句而不是其中的几个词,分析一段音频要通过连续的片段而不是其中的几帧。前面所学的DNN以及CNN处理的都是前后毫无关联的一个个单独数据,对于这些序列数据则需要采用RNN进行处理。 用循环神经网络处理时间序列时,首先要对时间序列进行标记化。对一个序列数据xx,用符号x⟨t⟩x⟨t⟩来表示这个序列数据中的第tt个元素。这个元素的类型因数据类型而异,对一段音频,它可能其中的几帧,对一句话,它可能是一个或几个单词,如下图所示。 第ii个序列数据的第tt个元素用符号x(i)⟨t⟩x(i)⟨t⟩表示,其标签用符号y(i)⟨t⟩y(i)⟨t⟩表示。 序列中的每个元素有相应的标签,一般需要先建立一个包含序列中所有类型的元素的字典(Dictionary)。例如对上图中的句子,建立一个含有10000个单词的列向...

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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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