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【西湖大学 张岳老师|自然语言处理在线课程 第十四章 - 4节】LSTM 的扩展(Bi-LSTM)、简化(GRU模型)和堆叠,和注意力机制(Attention)
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类似于一般RNN,LSTM 模型也可以进行扩展、简化和堆叠等操作。 此外,本期视频还介绍了注意力机制(Attention)以及注意力和控制门的关系。 具体地,本期视频包括: 1)双向 LSTM 模型 00:29;2)Gated Recurrent Units (GRU) 模型 02:20;3)LSTM 的堆叠 06:30;4)注意力机制 09:28;5)注意力的计算方式 13:20;6)注意力网络中反向传播 16:40;7)注意力与控制门的关系 17:50。
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