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上传时间: 2021-01-06
详细说明：Attention Mechanism
注意力机制借鉴了人类的注意力思维方式，以获得需要重点关注的目标区域
在 编码器—解码器（seq2seq) 中，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量（context vector）来获取输⼊序列信息。解码器输入的语境向量(context vector)不同，每个位置都会计算各自的 attention 输出。 当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输入信息以循环单位状态编码，然后将其传递给解码器以生成目标序列。
然而这种结构存在着问题，尤其是RNN机制实际中存在长程梯度消失的问题，对于较长的句子，我们很难寄希望
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