attention rnn
三大特征提取器（RNN/CNN/Transformer）
三大特征提取器 - RNN、CNN和Transformer# 简介# 近年来，深度学习在各个NLP任务中都取得了SOTA结果。这一节，我们先了解一下现阶段在自然语言处理领域最常用的特征抽取结构。 本文部分参考张俊林老师的文章《放弃幻想，全面拥抱Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CN ......
attention学习-课程笔记
attention层计算过程： 相似度函数fatt计算输入X和查询向量q之间的相似度e； 相似度e经过softmax计算得到权重 a。 向量e和a的长度与输入X的第一个维度相同。 权重a与输入X相乘，得到输出y。 相似度计算可使用 点积dot prodecut，由于输入X的维度通常较高，q.X值会很 ......
图解3种常见的深度学习网络结构：FC、CNN、RNN
01 全连接网络结构 全连接（FC）网络结构是最基本的神经网络/深度神经网络层，全连接层的每一个节点都与上一层的所有节点相连。 全连接层在早期主要用于对提取的特征进行分类，然而由于全连接层所有的输出与输入都是相连的，一般全连接层的参数是最多的，这需要相当数量的存储和计算空间。 参数的冗余问题使单纯的 ......
RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测|附代码数据
在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能 本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 简单的介绍 时间序列涉及按时间顺序收集的数据。我用 xt∈R 表示单变量数据，其中 t∈T 是观察数据时的时间索引。时间 t 在 T=Z 的情况下可以是离散的，或者 ......
Attention、Self-Attention 与 Multi-Head Attention
Corpus语料库与DB数据库 World Knowledge世界常识库：OALD牛津高阶/Synonyms/Phrases/…, 新华字典/成语词典/辞海, 行业词典，大英百科，Wikipedia，… 全局信息： Corpus语料库、行业通用数据库(例如Springer/Google Schola ......
业务场景(用户交互) + Corpus语料库/数据库建立 + Attention 与 Self-Attention：世界常识库|全局信息|语法信息|句法信息|Context上下文信息
一、场景(用户交互)： 1. 用户发起新会话Session，初始化交互系统，等待 用户输入 或 传入任务文档； 2. 用户实时输入，触发实时交互，设当前输入句子为S: 当前输入句子 S 长度未定，并且可能是动态字符流式输入： 因此可以用 Sliding Window滑动窗口, 提取 当前输入单词Wo ......
Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=27279 最近我们被客户要求撰写关于深度学习循环神经网络RNN的研究报告，包括一些图形和统计输出。 此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列 LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用 LSTM 网络是一种循环神经 ......
Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=27279 最近我们被客户要求撰写关于深度学习循环神经网络RNN的研究报告，包括一些图形和统计输出。 此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列 LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用 LSTM 网络是一种循环神经 ......
人工智能创新挑战赛：海洋气象预测Baseline[4]完整版（TensorFlow、torch版本）含数据转化、模型构建、MLP、TCNN+RNN、LSTM模型训练以及预测
人工智能创新挑战赛：海洋气象预测Baseline[4]完整版（TensorFlow、torch版本）含数据转化、模型构建、MLP、TCNN+RNN、LSTM模型训练以及预测 ......
人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[3]：TCNN+RNN模型、SA-ConvLSTM模型
# “AI Earth”人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[3]：TCNN+RNN模型、SA-ConvLSTM模型 # 1.气象海洋预测-模型建立之TCNN+RNN 本次任务我们将学习来自TOP选手“swg-lhl”的冠军建模方案，该方案中采用的模型是TCNN+RNN。 在T ......
01.Self—attention
self—attention 自注意力机制 一、输入 在学习自注意力机制之前，我们学到的神经网络的输入都是一个向量，输出可能是一个数值或者是一个类别。 1.举个例子。假设输入的向量是一排向量，而且输入的向量的数目是会改变的， 最简单的输入长度会改变的向量就是文字处理，假设我们的输入是一个句子的话。 ......
RWKV – transformer 与 RNN 的强强联合
在 NLP (Natural Language Processing, 自然语言处理) 领域，ChatGPT 和其他的聊天机器人应用引起了极大的关注。每个社区为构建自己的应用，也都在持续地寻求强大、可靠的开源模型。自 Vaswani 等人于 2017 年首次提出 [Attention Is All ......
关于vi编辑出现E325: ATTENTION的解决方案
解决方案 1 - vi filename进入编辑器，查看报错信息，出现E325: ATTENTION 例如：E325: ATTENTION Found a swap file by the name "rm /var/opt/gitlab/gitlab-rails/etc/.gitlab.yml.s ......
Neural Attentive Session-based Recommendation
[TOC] >[ Li J., Ren P., Chen Z., Ren Z., Lian T. and Ma J. Neural attentive session-based recommendation. CIKM, 2017.](http://arxiv.org/abs/1711.04725 ......
李宏毅语音课程-RNN-T模型
rnn-t decoder：给一个输入h，输出多个字符 直到输出空字符Φ。接着输入下一个MCCC特征 实际会在输出字符的后面会 加一个 RNN(最上面的蓝色块)。把原来的RNN剔除(中间黄色块)。 原因：1. 增加的RNN相当于一个语言模型LM，可以提前从text中训练。2. 方便RNN-T的训练。 ......
RNN
Recurrent Neural Network（RNN） # 1.问题提出 想要对一个句子中的单词，对其语义进行标记，如下两个句子，相同单词`Taipei`，在第1句中的语义是目的地（dest），在第2个句子中的语义是出发地（place of departure） 对于句子输入问题，可以将单词转变 ......
Efficient Graph Generation with Graph Recurrent Attention Networks
[TOC] > [Liao R., Li Y., Song Y., Wang S., Nash C., Hamilton W. L., Duvenaud D., Urtasun R. and Zemel R. NIPS, 2019.](http://arxiv.org/abs/1910.00760) ......
RNN-T语音模型记录
RNN-T 模型最后一层的输出是一个 4-D 的 tensor，维度是 (N, T, U, C), 其中 N: batch size。数值大小: 一般是几十 T: encoder 的输出帧数。数值大小：一般是好几百 U: decoder 的输出帧数。数值大小：几十至上百 C: vocabulary ......
Learning Affinity from Attention: End-to-End Weakly-Supervised Semantic Segmentation with Transformers概述
0.前言 相关资料： arxiv github 论文解读 论文基本信息： 领域：弱监督语义分割 发表时间： CVPR 2022(2022.3.5) 1.针对的问题 目前主流的弱监督语义分割方法通常首先训练分类模型，基于类别激活图（CAM）或其变种生成初始伪标签；然后对伪标签进行细化作为监督信息训练一 ......
《AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks》特征交叉论文阅读
背景 这是一篇利用多头attention机制来做特征交叉的论文 模型结构 AutoInt的模型结构如上图所示，搞模型包含 Embedding Layer、Interacting Layer、Output Layer三个部分，其中Embedding Layer和Output Layer和普通模型没什么 ......
基于LSTM-RNN的深度学习网络的训练对比matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式 ......
[附课程学习笔记]CS231N assignment 3#1 _ RNN 学习笔记 & 解析
欢迎来到assignment3 从现在开始, 网上的博客数量就少了很多. 毕竟从现在, 我们开始了更具体网络的学习. 这里的组织形式可能会比较怪, 我会将RNN相关的课程内容和代码混在一起, 这样也可以同时作为学习笔记, 也是考虑到RNN之后没有官方讲义之后自己概括性的评说, 感觉比较好组织. 因为 ......
CNN/RNN
神经网络分为两种，前馈型神经网络与后馈型(递归型)神经网络 前馈型神经网络典型的有：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）；后馈型（递归型）神经网络的典型有：循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）；LSTM是一种改进之 ......
E325: ATTENTION Found a swap file by the name "/etc/ssh/.sshd_config.swp"
今天使用vim /etc/ssh/.sshd_config命令报下面这个错误 查询后发现是上次修改内容没有保存，意外退出造成的，生成了一个.swp文件。我按了一下回车就回到编辑页面了，没有保存上次的编辑。其他解决方法还原上次编辑结果，使用命令vim -r 文件名 命令恢复上次编辑结果，使用 rm - ......
rnn，lstm，convlstm的输入输出有啥不同
用于土壤湿度预测的，rnn，lstm，convlstm的输入输出有啥不同，做一个表格处理 下面是一个简单的表格，列出了在用于土壤湿度预测时，RNN、LSTM 和 ConvLSTM 的输入和输出的不同之处： | 模型 | 输入 | 输出 | | | | | | RNN | $(X_{1}, X_{2} ......
李宏毅self-attention笔记
面对的问题是什么？ 复杂输入，多个变长的向量 这里自然会想到RNN，后面会有比较 具体的场景， 可以是一段话，每个word一个向量，可以用one hot，但大多时候是用embedding 可以是一段印频，每25ms一个向量，按10ms滑动，可以看出音频的数据量是非常大的 也可以是一张图片。。。 输出 ......
Python用RNN神经网络：LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测|附代码数据
全文下载链接： http://tecdat.cn/?p=27042 最近我们被客户要求撰写关于新冠疫情的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，该数据根据世界各国提供的新病例数据提供。 获取时间序列数据 df=pd.read_csv("C://global.csv") 探索数据 此表中的数据以 ......
深度学习--RNN实战与存在问题
深度学习--RNN实战与存在问题 时间序列预测 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from matplotlib import pyplot as plt #数量 num ......
深度学习--RNN基础
深度学习--RNN基础 RNN（Recurrent Neutral Network，循环神经网络），主要应用于自然语言处理NLP。 RNN表示方法 1.编码 因为Pytorch中没有String类型数据，需要引入序列表示法(sequence representation)对文本进行表示。 表 ......
Attention Is All You Need—transformer详解
Attention Is All You Need 论文 transformer代码 以下大部分是根据论文理解进行的总结和概括，如有疑问，欢迎交流~ transformer仅仅使用注意力机制，没有使用任何的卷积或者RNN结构。 传统RNN结构的当前隐层状态$h_t$需要当前时刻的输入以及上一时刻的隐 ......