Metodin todisteiden tietue
Attention Mechanism
The attention mechanism, introduced by Bahdanau, Cho and Bengio in 2015 and refined by Luong, Pham and Manning the same year, lets a sequence decoder dynamically learn which of the encoder's outputs to focus on at each step. Before the Transformer, it substantially improved machine-translation quality by freeing models from compressing an entire input into a single fixed vector.
Lähdetietue
Sitaatit kopioitu sanatarkasti metodin lähdetietueesta. Niistä ei päätellä väitteiden tasoista varmennusta.
Attention Mechanism (Bahdanau / Luong Attention)
Taksonominen metoditietue · ml-model / deep-learning
- Bahdanau, D., Cho, K. & Bengio, Y. (2015). Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate. ICLR. · URL
- Luong, M.T., Pham, H. & Manning, C.D. (2015). Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation. EMNLP, 1412–1421. · DOI 10.18653/v1/D15-1166
Kuratoituja väitteitä
Väitteet tallennettu todistusaineiston pääkirjaan, jokaisella oma arviointinsa.
Ei vielä kuratoituja väitteitä
Tämä näkymä ei keksi väitteen arviointia, jos pääkirjassa ei ole sitä.
Liittyvät metodit
Luotu metodigraafista ja näytetään koneen ehdottamina suhteina – väitteitä ei päätellä.