hierarchical attention networks
时间: 2023-05-03 20:02:13 浏览: 56
'b'分层注意力网络'是一种神经网络模型,它可以在多个层面上对输入数据进行注重和提取信息,从而实现更高效、更精准的模式识别和预测。该模型的一个重要特点是它具有多级的注意力机制,可以在不同的抽象层次上进行特征提取和选择,从而更好地捕捉输入数据中的相关信息。这种方法在自然语言处理、图像识别等领域都有广泛应用。
相关问题
hierarchical attention networks for document classification
分层注意力网络用于文档分类。它是一种深度学习模型,可以对文本进行分类。该模型使用注意力机制来关注文本中的重要部分,并将其分层表示,以便更好地理解文本的含义。这种模型在自然语言处理领域得到了广泛应用,可以用于情感分析、文本分类等任务。
hierarchical attention
层次化注意力(hierarchical attention)是一种深度学习模型中的注意力机制,它可以在多个层次上对输入进行注意力加权,以更好地捕捉输入中的重要信息。在自然语言处理中,层次化注意力可以应用于文本分类、机器翻译等任务中,以提高模型的性能。