深堆叠的lstm通常比较浅的模型提供更好的精度。然而，简单地叠加更多的LSTM层只适用于一定数量的层，再深的话会变得难以训练，很可能是由于爆炸和消失的梯度问题。
根据我们在大规模翻译任务中的经验，简单的堆叠的LSTM层可以在4层中很好地工作，几乎只有6层，超过8层的效果非常差。
本项目使用了残差结构解决了这一问题。
左：常规的，右：引入残差结构
深堆叠的lstm通常比较浅的模型提供更好的精度。然而，简单地叠加更多的LSTM层只适用于一定数量的层，再深的话会变得难以训练，很可能是由于爆炸和消失的梯度问题。
根据我们在大规模翻译任务中的经验，简单的堆叠的LSTM层可以在4层中很好地工作，几乎只有6层，超过8层的效果非常差。
本项目使用了残差结构解决了这一问题。
左：常规的，右：引入残差结构
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LSTM CNN Attention
模型分类 RNN RCNN lstm GRU bilstm lstm-crf attention fasttext...
摘要： 基于lstm与attention机制 github已经开源。 博客教程位置： http://blog.cs...
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本文标题：LSTM与Attention的结合使用（翻译任务）
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/pzdrxdtx.html
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