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Transformer:序列到序列模型的新范式
本文介绍了Transformer作为序列到序列模型的新范式,讨论了循环神经网络和注意力机制的应用,以及Transformer在NLP和CV领域的表现。- 438
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将对抗性训练和虚拟对抗性训练扩展到文本领域
本文介绍了如何将对抗性训练和虚拟对抗性训练扩展到文本领域,并通过循环神经网络对词嵌入进行扰动,实现了在多个监督和半监督任务中的最先进结果。同时提高了词嵌入的质量和模型的泛化能力。代码可在github.com/tensorflow/…找到。- 331
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循环神经网络及其应用
本文介绍了循环神经网络的结构和应用,以及处理时序数据的方法和相关算法。循环神经网络通过随时间反向传播算法解决了长期依赖问题,可以广泛应用在语音识别、语言模型和自然语言生成等任务上。同时,介绍了使用延时神经网络和自回归模型给网络增加短期记忆能力的方法。- 471
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深入探讨循环神经网络及其高级变体
本文深入探讨了循环神经网络(RNN)及其高级变体,包括长短时记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)和双向循环神经网络(Bi-RNN),详细介绍了RNN的基本概念、工作原理和应用场景,并提供了使用PyTorch构建、训练和评估RNN模型的完整代码指南。- 250
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