技术标签: deep learning nlp 深度学习 attention 自然语言处理 seq2seq
Advantage:
Encoder:
h t = f ( x t , h t − 1 ) h_t = f(x_t, h_{t-1}) ht=f(xt,ht−1)
c = q ( h 1 , . . . , h T x ) c = q({h_1,...,h_{T_x}}) c=q(h1,...,hTx)
Sutskeveretal.(2014) used an LSTM as f and q ( h 1 , ⋅ ⋅ ⋅ , h T ) = h T q ({h_1,··· ,h_T}) = h_T q(h1,⋅⋅⋅,hT)=hT
Decoder:
p ( y ) = ∑ t = 1 T p ( y t ∣ y 1 , . . . , y t − 1 , c ) p(y) = \sum_{t=1}^T p(y_t | {y_1,...,y_{t-1}}, c) p(y)=t=1∑Tp(yt∣y1,...,yt−1,c)
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