Tensorflow的RNN和Attention实现过程

最新推荐文章于 2025-06-22 09:18:03 发布
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本文通过解析tensorflow-Summarization项目中的BahdanauAttention函数，深入浅出地介绍了其工作原理及实现细节，适合对RNN和Attention机制感兴趣的读者。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

阅读thunlp的tensorflow-Summarization代码时遇到tf.contrib.seq2seq.BahdanauAttention函数，感到有点困惑，在网上找到一篇很棒的博文，对我理解函数细节有很大的帮助，网址如下：

Tensorflow的RNN和Attention实现过程

感谢原作者cairo！

深度学习（07）_RNN-循环神经网络-02-Tensorflow中的实现
莫失莫忘的博客
06-19 2万+
关于基本的RNN和LSTM的概念和BPTT算法可以查看这里 本文个人博客地址：http://lawlite.me/2017/06/16/RNN-%E5%BE%AA%E7%8E%AF%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C-02Tensorflow%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ 参考文章： https://r2rt.com/
【转】Tensorflow的RNN和Attention实现过程
u010158775的专栏
04-22 1393
原文链接http://cairohy.github.io/2017/06/05/ml-coding-summarize/Tensorflow%E7%9A%84RNN%E5%92%8CAttention%E7%9B%B8%E5%85%B3/ Tensorflow的RNN和Attention实现过程 发表于 2017-06-05 | 分类于 编程总结 | 还没有评论 | 阅读次数： 8074 本...
【深度学习解惑】Attention机制如何应用到RNN中？
最新发布
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
06-22 950
Attention机制如何应用到RNN中？
RNN的四种代表性扩展—Attention and Augmented Recurrent Neural Networks（一）
liuyuemaicha的专栏
12-15 3408
看到一片不错的文章，按着自己的理解翻译的，水平有限，难免会有错误，各路大牛看到后感谢指出！Attention and Augmented Recurrent Neural Networks（二）作者：CHRIS OLAH Google Brain SHAN CARTER Google Brain 原文：http://distill.pub/2016/augment
5-机器学习进阶-RNN与Attention（1)
qq_15821487的博客
08-11 288
英文的word就是一个单词，character是字母A、B、C。 中文的word是词，character是一个字符 图片通样可转换成字符，把pixel做转换即可 空间上的LSTM 把这个条件转换成向量，输入下雨。 图像转换成向量就是CNN 文本转换成向量就是RNN 就是这么直接简单 encoder和decoder的参数可以一样也可以不一样 输入下游任务的时候，引入注意力机制，把干扰信息过滤 Z0是可以学习训练的 语音可以直接硬train，但是目前还没超过传统机器学习的效果 看图说话的注意力机.
神经网络中的attention机制及tensorflow实现
loveitlovelife的博客
11-12 4448
参考文献：Hierarchical Attention Networks for Document Classification 文献中主要讨论了层次的注意力机制在文本分类中的应用，这里的两层神经网络模型结构基本相同 首先通过word_embedding将每一个句子的单词映射成embedding向量，输入到神经网络当中， 此处为双向GRU网络，然后加入attention机制，实际上就是添加两层网...
基于tensorflow2.0的RNN实战（单向RNN，双向RNN，Attention+RNN）
zhong_ddbb的博客
09-27 5848
文章目录基本结构实战—单向RNN实战—双向RNN实战—Attention+RNN 基本结构 RNN常见的结构如下： 其中的单元AAA可以是全连接RNN，LSTM，GRU。 tensorfow2.0中将这三个封装到以下接口中： keras.layers.SimpleRNN keras.layers.GRU keras.layers.LSTM 对于序列预测，如机器翻译，我们需要同时获得所有的单元A的输出(h0,h1⋯ ,ht)(h_0,h_1\cdots,h_t)(h0​,h1​⋯,ht​)。对于分类和回归问
基于RNN的Tensorflow实现文本分类任务的注意力机制
08-08
5. **训练过程**：定义损失函数（如交叉熵）、优化器（如Adam）和评估指标，然后使用TensorFlow的`Model.fit`方法进行训练。 6. **评估与预测**：训练完成后，模型可以在测试集上进行评估，并用于新的文本分类任务...
cnn +rnn +attention 以及CTC-loss融合的文字识别代码，要的拿去不客气，样本使用自我合成的数据，可自己添加
04-23
cnn +rnn +attention 以及CTC-loss融合的文字识别代码，基于tensorflow实现，要的拿去不客气，样本使用自我合成的数据，可自己添加，有些人傻的，上来就说不能直接运行，大爷的说了要添加训练样本，傻吗。...
基于RNN的Tensorflow实现文本分类任务的注意力机制.zip
02-06
在“tf-rnn-attention-main”目录中，我们可以期待找到实现这些功能的TensorFlow代码，包括模型定义、损失函数、优化器以及训练和评估的逻辑。代码可能包含预处理函数，用于处理输入文本和标签，以及评估模型性能的...
Python-使用attention机制实现和可视化一个自定义RNN层
08-11
本教程将深入探讨如何在Python环境中，利用Keras库来实现和可视化一个自定义的RNN（循环神经网络）层，结合Attention机制。Keras是一个高级神经网络API，它构建在TensorFlow之上，易于理解和使用。 首先，我们要...
各种attention的实现
09-24
深度学习的attention的实现，有keras和tensorflow两种
RNN条件生成与Attention
10-31
RNN条件生成与Attention介绍图像生成文本、Attation、机器翻译、RNN条件生成、RNN解决的问题等
【NLP】完全解析RNN, Seq2Seq, Attention注意力机制
mjiansun的专栏
08-03 686
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。.........
RNN 的attention机制
weixin_41313407的博客
03-23 1446
来源：周三MLS，分别是两篇RNN的开山论文：attention_on_NLP，show_attend_tell；这节课说了RNN的一些基本的机制，LSTM的基本结构；但是我并没有听懂attention机制是什么...
直观地、透彻地理解RNN、LSTM与Attention，这三种结构
weixin_42269028的博客
08-16 3668
这三个结构（RNN，LSTM和Attention）的理解大多是使用图框进行通俗易懂的理解，至于具体的数学公式就不多赘述了，我需要有一个清晰地认识，至少我用到了LSTM以及Attention，我必须搞明白这是什么样的结构，这些结构在时间尺度上延展，有利于解决带有时序性质的问题。...
循环网络之RNN条件生成与Attention机制
taka_is_beauty的博客
03-30 1821
RNN条件生成问题： 图像生成文本（一对多）， 情感分析，文本密集度，分类..，机器翻译（多对多，离线的），解说视频，输入法 （实时多对多） 机器翻译 V1: Encoder-Decoder LSTM的参数比较多，嵌入手机端不太好。GRU参数比较少，是可以的！ 缺点：前面输入进入RNN的信息会被稀释，尽管处理了梯度弥散的问题，但是长度太长前面的记忆还...
使用Tensorflow训练LSTM+Attention中文标题党分类
ynlyxy的博客
05-11 1322
https://blog.youkuaiyun.com/huanghaocs/article/details/85255227
【NLP】Attention机制和RNN
gongdiwudu的专栏
06-27 5936
循环神经网络是深度学习的主要内容之一，它允许神经网络处理文本、音频和视频等数据序列。它们可用于将序列简化为高级理解、注释序列，甚至从头开始生成新序列！
基于RNN的Attention机制
phyllisyuell的博客
02-23 2119
一、注意力机制： 1、为什么会产生注意力机制 前馈网络和循环网络都有很强的能力。但为什么还要引入注意力机制呢？ 1）计算能力的限制：当要记住很多“信息“，模型就要变得更复杂，然而目前计算能力依然是限制神经网络发展的瓶颈。 2）优化算法的限制：虽然局部连接、权重共享以及pooling等优化操作可以让神经网络变得简单一些，有效缓解模型复杂度和表达能力之间的矛盾；但是，如循环神经网络中的长距离以来问题，信息“记忆”能力并不高。 可通过Attention机制只 选择一些关键的信息输入进行处理，来提高神经网
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