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我已经实现了注意力(等式)。1)的，但它显然不是内存效率高，并且只能在我的图形处理器上运行一个模型(它需要7-10 of )。
浏览 2提问于2018-03-19得票数 0
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0.0996, 0.2178, 0.9003, 0.4708, 0.7501],
# [0.4244, 0.7947, 0.5711, 0.0720, 0.1106]]]) 还要考虑以下注意力得分
浏览 18提问于2021-05-05得票数 0
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我的任务是把英语句子转换成德语句子。我第一次用普通的编解码网络做了这件事，得到了相当好的结果。然后，我试图用和以前一样的精确模型来解决相同的任务，但是在其中使用了Bahdanau注意。并且，该模型的性能优于有注意的模型。该模型失去了关注，从大约8.0到2.6在5个时代，并没有得到更多的了解。每个英语句子中有47个单词(填充物后)，每个德语句子中有54个单词(填空后)。我有7000英语和7000德语句子在培训
浏览 4修改于2020-10-28得票数 4
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特别是，我发现注意力解码器的构建相当具有挑战性:旧的attention_decoder函数已被移除，取而代之的是，新的API期望用户在训练和预测期间为dynamic_rnn_decoder提供几个不同的注意力函数有没有人知道如何构建注意力解码器，只提供输入和最终的编码器状态？
浏览 3提问于2017-02-20得票数 0
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最近我在读“注意力就是你所需要的一切”这篇论文，通过它，我发现了一个关于理解注意力网络的问题，如果我忽略了它背后的数学原理。有没有人能举个例子让我理解注意力网络？
浏览 1提问于2019-12-05得票数 4
在阅读注意力机制时，我对注意力这个术语感到困惑。我们的注意力是否和通常的定义中描述的一样？
浏览 22提问于2019-03-03得票数 1
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我想知道编码器的隐藏状态对于注意力网络有多有用。当我研究一个注意力模型的结构时，我发现一个模型通常是这样的：h: Encoder's hidden state which feeds forward to the next encoder's因此，输入的顺序对输出的顺序不一定重要，在注意力模型同时查看所有输入的情况下，从先前的输入中记忆的内容也不重要。你就不能直接把注意力放在x的嵌入上吗？
浏览 0修改于2020-04-27得票数 1
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这促使多个作者将软注意力模型转换为硬注意，其中一个人对要处理的特定内存块进行了采样(例如，某个存储单元的读/写操作，而不是在某种程度上从所有单元中读取/写入)。我找到了一个关于注意力的解释，但仍然对软/硬部分感到困惑。
浏览 3修改于2016-02-22得票数 30
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我已经在keras中实现了一个细心的卷积层，如本所述。我刚开始实现自定义层，它仍然很慢。我使用了很多tf.map_fn，我想这就是为什么它这么慢的原因，但我不知道有什么不同的方法可以做到这一点。如果有人有一些关于如何改进层的技巧或实现自定义层的一般技巧，比如如何避免后端(tensorflow)函数，那就更好了。谢谢
浏览 0修改于2018-02-06得票数 1
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我在调整媒体图像的大小方面有困难。我尝试了添加_图像_大小函数来调整原始图像的大小，如下所示。它创建高度100的拇指图像，但它改变每个图像的宽度。像一些图像66x100,140X100 .How，以确保宽度为145我也试过了。得到了同样的result.Where，我在原地踏步。提前感谢
浏览 0修改于2011-09-28得票数 0
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我正在尝试将注意力机制添加到堆栈LSTM实现中 return result, hidden, raw_outputs, outputs
这个模型正在训练，但与没有注意力模型的模型相比
浏览 1修改于2018-03-09得票数 3
当我单击enter-按钮时，将显示MessageBox。我希望MessageBox关闭时，我再次按回车按钮，如往常一样。问题是--它没有焦点，但是TextBox有，当我单击enter按钮时，_textBox_OnKeyUp甚至会一次又一次地被调用。我该如何解决我的问题？<Grid> Width="100" Background="OrangeRed"
KeyU
浏览 3修改于2016-04-06得票数 3
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如果我将焦点放在chrome中的url编辑上，然后按选项卡，那么在我得到的控制台中运行document.activeElement：有什么方法可以阻止body 获取标签焦点吗？
浏览 1提问于2017-12-05得票数 3
我设置了一个窗口管理器，它有标志FLAG_NOT_FOCUSABLE，这意味着它将无法获得关键事件的焦点。例如，是否有一次点击就可以逆转这一情况？例如，如果我单击一个按钮，我希望窗口是可点击的。我怎么能这么做？
浏览 0提问于2013-09-04得票数 0
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我正在尝试理解如何使用这里显示的tf.keras.layers.Attention： Tensorflow Attention Layer 我正在尝试使用它与编码器解码器seq2seq模型。下面是我的代码： encoder_inputs = Input(shape=(max_len_text,)) encoder_lstm=LSTM(latent_dim, return_state=True, return_sequences=True)
浏览 77提问于2020-06-28得票数 4
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我正在为html wysiwyg编辑器编写代码。我正在尝试修改编辑器中已经存在的表。我有一个菜单，可以从中修改表中的行/列。但是，当我删除一行/列时，我无法将焦点设置到附近的行/列。tbody.removeChild(tr); //tr is the row to be deleted pre_tr.childN
浏览 2提问于2012-03-01得票数 0
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我指的是关于使用tensorflow构建注意模型的这文章。但是，在保存参数时，我无法恢复模型。我保存了输入和目标标记器、模型检查点，甚至是输入和输出张量。然而，每次我使用checkpoint.restore并继续训练该模型时，它都会以很高的损失(等于随机权重)恢复训练。
浏览 0修改于2020-04-13得票数 1
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我想知道编码器的隐藏状态对于注意力网络有多有用。当我研究一个注意力模型的结构时，我发现一个模型通常是这样的：谢谢!
浏览 4修改于2020-04-27得票数 0
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我不知道为什么输出投影会影响注意力向量的大小。在我看来，注意力机制是基于单元格输出计算的，在被注意力使用之前，没有对单元格输出进行投影操作。那么，输出投影如何影响注意力向量的大小呢？
非常感谢，并恳求一些解释...
浏览 0提问于2017-03-18得票数 0
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