# 读取checkpoint的路径。9000表示是训练程序在第9000步保存的checkpoint。必须与训练时的模型参数保持一致。HIDDEN_SIZE = 1024 # LSTM的隐藏层规模。DECOD

全文共3106字，预计学习时长7分钟“Attention，Attention，还是Attention，看了三篇顶会论文，现在CVPR、ICCV都这么好发了么，随随便便加个Attention就算了不得的创新点？”这是曾经有段时间实验室大家读paper后很统一

Attention注意力，起源于Human visual system，个人定义的话，应该类似于 外界给一个刺激Stimuli，然后HVS会第一时间产生对应的 saliency map，注意力对应的应该就是这个显著性区域。这其中就涉及很多 bottom-u

谷歌前不久在 arXiv 上发表论文《Attention Is All You Need》，提出一种完全基于 attention 的翻译架构 Transformer，实现了机器翻译的新突破；近日，Github 上的一个项目给出了 Transformer 模

本文由北邮@爱可可-爱生活老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。当你有好的数据集时候，深度学习在图像和文字分类方面可以给出高的精度，这是由于大数据可以很好的训练自己的分类器，而且几乎没有用到经验知识。其中为Smoothie口味的可能性为75%，Lassi口味的

近年来，注意力机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理各个任务中。随着注意力机制的深入研究，各式各样的attention被研究者们提出，如单个、多个、交互式等等。去年6月，google机器翻译团队在arXiv上的《Attention is all you

随着注意力机制的深入研究，各式各样的attention被研究者们提出。在2017年6月google机器翻译团队在arXiv上放出的《Attention is all you need》论文受到了大家广泛关注，自注意力机制开始成为神经网络attention的

近年来，深度学习的研究越来越深入，在各个领域也都获得了不少突破性的进展。基于注意力机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点，本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理领域的论文，现在来对attention在NLP中的应用进

机器不学习 www.jqbxx.com : 深度聚合机器学习、深度学习算法及技术实战目前采用编码器-解码器 结构的模型非常热门，是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果。这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示，对于长度较

作者近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目，恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题，趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路、做法和部分实践的经验。淘宝商品的一个典型的例子见下图，图中商品的标题是“夏装雪纺

注意力机制即Attention mechanism在序列学习任务上具有巨大的提升作用，在编解码器框架内，通过在编码段加入A模型，对源数据序列进行数据加权变换，或者在解码端引入A模型，对目标数据进行加权变化，可以有效提高序列对序列的自然方式下的系统表现。At

前言前面看到谷歌发表的运用在机器翻译上的论文《Attention is all you need》，很是让人惊讶，这是一种全新的模型，与之前的经典的seq2seq模型改动较大，它完全摒弃了RNN或CNN神经网络，大大简化了模型的复杂度，而且效果还相当好。当