jiaqi71的博客

源代码TensorFlow函数：tf.layers.LayerLuong-style 注意力机制有两种类型：①standard Luong attentionEffective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation 2015②scaled form inspired partly by the normalize...

原文深度学习中的注意力机制可以广义地解释为：注意力是一个重要性权重向量。Seq2Seq (Sutskever, et al. 2014)模型存在的缺陷：固定长度的上下文向量不能记住长句子。attention在上下文向量（context vector）和整个源输入之间进行截选，而不是根据解码器最后的隐藏状态建立单一的上下文向量。因此，上下文向量能够访问整个输入序列，我们无需担心遗忘。源序列和...

AttentionWrapperState中的函数_compute_attention()理解：GitHub源码地址def _compute_attention(attention_mechanism, cell_output, attention_state, attention_layer): """Computes the attent...

原文地址 2015摘要与传统的统计机器翻译不同的是，神经机器翻译的目的是建立一个单一的神经网络，可以协同调整，使翻译性能最大化。我们推测，固定长度向量的使用是编码-解码结构性能提升的瓶颈；因此，本文提出了下面的方法来提升性能，通过让模型自动（soft-）搜索与预测目标词相关的源句部分，而不需要显式地将这些部分分块（hard segment）。通过定性分析，验证了我们方法的正确性。引言背...

源码AttentionWrapper继承了rnn_cell_impl.RNNCellWraps another RNNCell with attention.\color{pink}Wraps\,another \,RNNCell\