Soft Attention
发布时间：2017-05-22 栏目：深度学习, 自然语言处理 评论：0 Comments
Soft Attention Model，所谓Soft，意思是在求注意力分配概率分布的时候，对于输入句子X中任意一个单词都给出个概率，是个概率分布。那么相对Soft，就有相应的Hard Attention Model，提出Hard版本就是一种模型创新。既然Soft是给每个单词都赋予一个单词对齐概率，那么如果不这样做，直接从输入句子里面找到某个特定的单词，然后把目标句子单词和这个单词对齐，而其它输入句子中的单词硬性地认为对齐概率为0，这就是Hard Attention Model的思想。
- Encoder-Decoder框架
- Attention Model
留下评论
You must be logged in to post a comment.
近期评论
- Pika发表在《莫里斯蠕虫（Morris Worm）》
- Pika发表在《多组学科研分析》
- crisy发表在《最近关于专利的一点感想》
- walter发表在《机器学习基础知识回顾-马尔科夫过程（Markov Process）》
文章归档
- 2024年3月
- 2024年2月
- 2023年12月
- 2023年11月
- 2023年10月
- 2023年9月
- 2023年8月
- 2023年7月
- 2023年6月
- 2023年5月
- 2023年4月
- 2023年3月
- 2023年2月
- 2023年1月
- 2022年12月
- 2022年11月
- 2022年9月
- 2022年8月
- 2022年7月
- 2022年6月
- 2022年5月
- 2022年3月
- 2022年2月
- 2022年1月
- 2021年12月
- 2021年11月
- 2021年10月
- 2021年9月
- 2021年8月
- 2021年7月
- 2021年6月
- 2021年5月
- 2021年4月
- 2021年2月
- 2021年1月
- 2020年12月
- 2020年11月
- 2020年10月
- 2020年8月
- 2020年7月
- 2020年6月
- 2020年5月
- 2020年4月
- 2020年3月
- 2020年2月
- 2019年7月
- 2019年5月
- 2019年3月
- 2019年1月
- 2018年6月
- 2018年5月
- 2018年4月
- 2018年3月
- 2018年2月
- 2017年11月
- 2017年7月
- 2017年6月
- 2017年5月
- 2017年3月
- 2016年12月
- 2016年11月
- 2016年10月
- 2016年9月
- 2016年8月
- 2016年7月
- 2016年6月
- 2016年5月
- 2016年4月
- 2016年3月
- 2016年2月
- 2016年1月
- 2015年12月
- 2015年11月
