1、CNN介绍CNN是一种利用卷积计算的神经网络。它可以通过卷积计算将原像素很大的图片保留主要特征变成很小的像素图片。本文以李宏毅老师ppt内容展开具体介绍。1.1 Why CNN for Image ①为什么引入CNN ？图片示意：给定一个图片放入全连接神经网络，第一个hidden layer识别这张图片有没有绿色出现？有没有黄色出现？有没有斜的条纹？第二个hidden layer结合第一个h
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2024-10-16 20:15:34
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# PyTorch中的RNN与注意力机制
循环神经网络（RNN）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。然而，传统RNN在处理长序列时，会面临梯度消失和长距离依赖的问题。因此，为了提升模型的性能，注意力机制应运而生。这篇文章将介绍如何在PyTorch中实现RNN与注意力机制，并且通过代码示例来加深理解。
## RNN概述
RNN的核心思想是通过循环连接将
原创
2024-08-28 08:10:41
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attentionattention机制人如其名，确实是关于注意力，它的目的是关注一个数据的重点，就像人看照片总是会忽略一些边角的信息。1. 参数少2. 速度快3. 效果好**参数少**模型复杂度跟 CNN、RNN 相比，复杂度更小，参数也更少。所以对算力的要求也就更小。**速度快**Attention 解决了 RNN 不能并行计算的问题。Attention机制每一步计算不依赖于上一步的计算结果，
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2024-03-26 11:07:07
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Attention 和 self-attention 的区别根据他们之间的重要区别, 可以区分在不同任务中的使用方法:
在神经网络中，通常来说你会有输入层（input），应用激活函数后的输出层（output），在RNN当中你会有状态（state）。如果attention (AT) 被应用在某一层的话，它更多的是被应用在输出或者是状态层上，而当我们使用self-attention（SA），这种
一、引入attention机制就有点像人们找重点，看图片的时候抓住图片上的主体，看文章的时候看中心句。我们对图片上的不同位置，文章中不同部分所投放的attention是不一致的。机器也是会“遗忘”的，比如传统的机器翻译基本都是基于Seq2Seq模型，模型分为encoder层与decoder层，并均为RNN或RNN的变体构成，如下图所示：可以看到，在encoding阶段，下一个节点的输入是上一个节点
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2024-04-22 14:24:31
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个人见解，大家看看，问题有则改之，共同进步，学习过程中参考的文章均超链接到原文了 RNN的应用场景主要是用来处理大量的输入序列集数据的，传统神经网络采用输入层-隐含层-输出层（InputLayer-Hidden Layer-Output Layer）各层之间全连接，层内节点无连接；而在RNN中，隐含层之间是存在一定的连接的，这意味着每一个输出和上一个输出之间是存在一定联系的，具体的表现就是网络会
本文笔记参考Wang Shusen老师的课程：https://www.youtube.com/watch?v=aButdUV0dxI&list=PLvOO0btloRntpSWSxFbwPIjIum3Ub4GSC&index=1 1. 回顾Attention 在介绍Transformer之前，我们首
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2021-05-27 20:50:48
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“本文笔记参考Wang Shusen老师的课程：https://www.youtube.com/watch?
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2021-07-27 09:53:37
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BERT 就是 UNsupervised trained TransformerBert 只用到了 Transformer 结构中的 Encoder 部分，训练的时候不需要标注序列。比如训练一个中英翻译模型，只收集中文语料就可以了，并不需要输入对应翻译之后的英文文本。Transformer 就是 用到了大量 Self-attention layer 的 Seq2seq model下面来看看 Sel
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2024-08-19 20:35:13
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01什么是Attention 面对食物时，我们会先辨认食物的颜色、形状，还会闻闻它的气味，再用嘴巴尝一尝，确认它是一盘红烧肉。红烧肉一直摆在那，在认出红烧肉的过程中，每个阶段我们关注的内容不同，在自然语言处理的语句翻译中，也是如此。 例如，我爱吃苹果，写出每个英文单词的时，我们会格外注意其中部分的字母。我们希望机器也能学会这种处理信息
快速串联 RNN / LSTM / Attention / transformer / BERT / GPT（未完待续）
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2022-12-05 00:17:11
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@TOC<hr style=" border:solid; width:100px; height:1px;" color=#000000 size=1">循环神经网络RNN结构被广泛应用于自然语言处理、机器翻译、语音识别、文字识别等方向。本文主要介绍经典的RNN结构，以及RNN的变种（包括Seq2Seq结构和Attention机制）。希望这篇文章能够帮助初学者更好地入门。1.经典的R
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2024-08-26 16:47:13
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序列建模的演进之路 一、RNN（ Recurrent Neural Networks）：序列处理的开拓者 循环神经网络(RNN)是最早处理序列数据的深度学习结构。
什么是Seq2SeqSeq2Seq模型，全称Sequence to sequence，由Encoder和Decoder两个部分组成，每部分都是一个RNNCell（RNN、LSTM、GRU等）结构。Encoder将一个序列编码为一个固定长度的语义向量，Decoder将该语义向量解码为另一个序列。输入序列和输出序列都可以是不定长序列。Seq2Seq可以用于机器翻译、文本摘要生成、对话生成等领域。Seq
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2024-03-04 22:52:57
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原始数据：链接：https://pan.baidu.com/s/1Xuhy7R3pPQoH_T7T-EMnaw提取码：手机号后四位参考博客：
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2021-11-20 15:27:32
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一、传统文本分类方法 文本分类问题算是自然语言处理领域中一个非常经典的问题了，相关研究最早可以追溯到上世纪50年代，当时是通过专家规则（Pattern）进行分类，甚至在80年代初一度发展到利用知识工程建立专家系统，这样做的好处是短平快的解决top问题，但显然天花板非常低，不仅费时费力，覆盖的范围和准确率都非常有限。
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2022-03-20 16:13:08
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一、传统文本分类方法 文本分类问题算是自然语言处理领域中一个非常经典的问题了，相关研究最早可以追溯到上世纪50年代，当时是通过专家规则（Pattern）进行分类，甚至在80年代初一度发展到利用知识工程建立专家系统，这样做的好处是短平快的解决top问题，但显然天花板非常低，不仅费时费力，覆盖的范围和准确率都非常有限。后来伴随着统计学习方法的发展，特别是90年代后互联网在线文本数量增长和机器学习学科
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2021-05-07 16:59:19
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原文链接：https://tecdat.cn/?p=37152原文出处：拓端数据部落公众号 Attention 机制是一种在神经网络处理序列数据时极为关键的技术，
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2024-08-05 10:26:35
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