Bahdanau

Tensorflow2.0之图像说明文字生成

6.3将图片输入网络以获取特征7、文本→\rightarrow→数字向量7.1构建分词器7.2构建数字向量7.3将数字向量填充到同一长度8、划分训练集和验证集9、建立tf.data数据集10、编码器11、Bahdanau
cofisher·2020-06-25 11:33

Tensorflow2.0之基于注意力的神经机器翻译

文本1.5返回单词对1.6生成文档词典1.7加载数据集1.8计算目标张量的最大长度1.9划分训练集和测试集1.10将数字向量转化为文本1.11创建一个tf.data数据集2、编写模型2.1编码器2.2Bahdanau
cofisher·2020-06-21 05:51

从attention到transformer

attention机制最早是应用于图像领域，2014年由Bahdanau等人在论文NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningtoAlignandTranslate
酱香焖鸭·2020-03-29 06:42

传统的seq2seq模型与seq2seq with attention的模型原理细节解析

Bahdanau和Luong等人，2015年提出了一个解决方案，介绍并改进了一种称为“attentio
hufei_neo·2019-05-29 14:03

带注意力机制的Seq2Seq翻译模型

首先，最初注意力是由Bahdanau等人在2015年提出的，紧接着Luong等人又对其进行了改进，然后就出现了很多的版
空字符（公众号：月来客栈）·2019-04-18 09:56

论文笔记(Attention 2)-----Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation

上一篇attention介绍了Bahdanau等人提出的一种soft-attention模型。Luong等人在此基础上提出了两种简单且有效的方式：全局(global)和局部(local)的方式。
白痴一只·2018-05-26 16:49

深度学习：注意力模型Attention Model

Attention模型注意机制最早由Bahdanau等人于2014年提出，该机制存在的目的是为了解决RNN中只支持固定长度输入的瓶颈（assentencesgrowlonger,theamountofinformationneedingtobecarriedforwardwillalsogrow
-柚子皮-·2017-10-25 10:15

论文《NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE》总结

NEURALMACHINETRANSLATIONBYJOINTLYLEARNINGTOALIGNANDTRANSLATE论文来源：Bahdanau,D.,Cho,K.,&Bengio,Y.(2014).
大大kc·2017-06-28 20:48
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