Публикации по теме 'attention-mechanism'


Написание собственного кода Python для создания машинного переводчика
1. Алгоритм кодирования-декодера: Алгоритм кодировщика-декодера — это широко используемый подход для приобретения возможностей машинного обучения. Кодер принимает входную последовательность и преобразует ее в векторное представление фиксированной длины. Это представление часто называют скрытым или латентным представлением. Затем декодер берет это скрытое представление и генерирует выходную последовательность. Кодер и декодер обычно реализуются с использованием различных..
Подробное объяснение механизма внимания
Модель Sequence-Sequence с механизмом Attention Существуют модели Encoder-Decoder — seq2seq, которые способны решать многие проблемы, такие как машинный перевод, субтитры к изображениям и многие другие. Затем Зачем нам нужны усовершенствованные модели последовательностей, такие как модель внимания? Хотя бы раз каждый из вас мог слышать речь переводчика на политических встречах или в кино . Как они тогда переводятся? — Перевод не произойдет после того, как оратор завершит всю..
Беглый взгляд на Neural Interpreters
Механизмы разреженного внимания и несколько аналогий с кодами программирования Для этого поста мы ссылаемся на бумагу Динамический вывод с нейронными интерпретаторами Рахаман и др. (2021). Обзор нейронный интерпретатор  – это набор модулей, почти напоминающий программный код: представьте себе набор скриптов , состоящих из функций , состоящих из строк кода . По сути, это сеть, основанная на внимании, и входные данные для модели направляются через последовательность..
Обзор статьи: «Последовательная рекомендация с самостоятельным вниманием»
Название статьи: Последовательная рекомендация самоконтроля Цитирование статьи: Канг, Ван-Ченг и Маколи, Джулиан, Последовательная рекомендация самоконтроля , в arXiv, 2018 г., https://doi.org/10.48550/arxiv.1808.09781 ОБЗОР: а. Мотивация: В последние годы рекомендательные системы обычно использовали динамику, которая носит последовательный характер, для определения контекста пользователя на основе его самых последних действий. Цепи Маркова (MC) и рекуррентные нейронные..
Интуитивно понятное объяснение от рекуррентной нейронной сети (RNN) к вниманию
Задний план RNN - один из фундаментальных строительных блоков в глубоком обучении. Это так же важно, как сети с прямой связью и сверточные сети. Многие передовые архитектуры глубокого обучения в основном смешивают и сопоставляют эти разные строительные блоки. Модели машинного обучения, которые содержат текст / звук как часть ввода / вывода, скорее всего, будут включать RNN. Его роль в основном проявляется в задачах обработки естественного языка (НЛП), таких как генерация текста (путем..
H-Transformer-1D от Google: быстрое одномерное иерархическое внимание с линейной сложностью для…
Мощные механизмы внимания в архитектурах-преобразователях способны повысить производительность SOTA при выполнении различных задач обработки естественного языка (NLP). Однако квадратичная сложность времени выполнения и использования памяти для таких механизмов внимания долгое время была критическим узким местом при обработке длинных последовательностей. В новой статье H-Transformer-1D: Fast One Dimensional Hierarchical Attention for Sequences команда Google Research черпает..
Как внедрить Attention-RNN в решение проблемы многоканальной атрибуции
Сегодня я представлю модель, которая объединяет RNN на основе внимания и полностью подключенную нейронную сеть для прогнозирования коэффициента конверсии клиента и распределения кредитов по разным цифровым каналам. Полный код можно найти здесь . Моя работа в основном вдохновлена ​​статьей, написанной Нин Ли и др. Предварительные требования: базовые знания о RNN, ANN ЗАДНИЙ ПЛАН Недавно я работал над проектом Capstone, который требует от моей команды создания модели,..