注意力机制
encoder(x1,x2,x3…) → 语义编码c → decoder(y1,y2,y3…) 语音编码c对不同的x有不同的概率分布值（影响程度）
y1 = f1(c1)
y2 = f2(c2,y1)
y3 = f3(c3,y1,y2)
每个Ci可能对应着不同的源语句子单词的注意力分配概率分布
每个Ci可能对应着不同的源语句子单词的注意力分配概率分布
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在“编码器—解码器（seq2seq）”一节里，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量来获取输入序列信息。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。 现在，让我们再次思考那一节提到的翻译例子：输入为英语序列“They”“are”“watching”“.”，输出为法语序列“Ils”“regardent”“.”。不难想到，解码器在生成输出序列中的每一个词时可能只需利用输入序列某一部分的
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本文向大家介绍注意力公式相关面试题，主要包含被问及注意力公式时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： Soft attention、global attention、动态attention Hard attention “半软半硬”的attention （local attention） 静态attention 强制前向attention
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问题内容： 我目前正在使用从github 上的一次讨论中获得的这段代码，这是注意机制的代码： 这是正确的方法吗？我有点期待时间分布层的存在，因为关注机制分布在RNN的每个时间步中。我需要有人确认此实现（代码）是注意力机制的正确实现。谢谢。 问题答案： 如果您想在时间维度上关注，那么这段代码对我来说似乎是正确的： 您已经计算出shape的注意力向量： 我以前从未看过这段代码，所以我不能说这段代码是否
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译者：mengfu188 校对者：Zhiyu-Chen 作者: Sean Robertson 在这个项目中，我们将教一个把把法语翻译成英语的神经网络。 [KEY: > input, = target, < output] > il est en train de peindre un tableau . = he is painting a picture . < he is painting
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当阿兰·图灵在 1950 年设计 图灵机 时，他的目标是用人的智商来衡量机器。他本可以用其它方法来测试，比如看图识猫、下棋、作曲或逃离迷宫，但图灵选择了一个语言任务。更具体的，他设计了一个聊天机器人，试图迷惑对话者将其当做真人。这个测试有明显的缺陷：一套硬编码的规则可以愚弄粗心人（比如，机器可以针对一些关键词，做出预先定义的模糊响应；机器人可以假装开玩笑或喝醉；或者可以通过反问侥幸过关），忽略了人
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内核能力机制 能力机制（Capability）是 Linux 内核一个强大的特性，可以提供细粒度的权限访问控制。Linux 内核自 2.2 版本起就支持能力机制，它将权限划分为更加细粒度的操作能力，既可以作用在进程上，也可以作用在文件上。 例如，一个 Web 服务进程只需要绑定一个低于 1024 的端口的权限，并不需要 root 权限。那么它只需要被授权 net_bind_service 能力即可