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北风网_attention机制_caffe安装教程_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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skever。“递归网络架构的实证研究。”第32届机器学习国际会议论文集(ICML-15)。2015年)。 循环网络中的多层 到目前为止,我们研究了具有完全连接的隐藏单元的RNN。这是最通用的体系结构,因为网络可以在训练期间学习将不需要的权重设置为零。但是,通常将两层或更多层的完全连接的RNN彼此堆叠在一起。这仍然可以看作是一种RNN,其连接具有某种结构。由于信息只能在层之间向上流动,因此多层RNN的权重要小于巨大的完全连接的RNN,并且倾向于学习更多的抽象特征。 糟糕的向量嵌入 在本节中,我们将实现一个模型来学习单词嵌入,这是一种非常强大的表示NLP任务单词的方法。由于方法变得足够有效,可以在大型文本语料库上运行,因此单词矢量嵌入的主题最近变得越来越流行。我们尚未为此任务使用RNN,但在所有其他任务中将依赖此部分。如果您熟悉单词向量和word2vec之类的工具的概念,但对自己实现它不感兴趣,请随时跳到下一部分。 为什么将单词表示为向量?将单词输入学习系统的最直接方法是一键编码,即作为词汇量的向量,所有元素(单词位置除外)均为零。这种方法有两个问题:首先,矢量在实际应用中非常
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