Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 9 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp

Tài liệu này giới thiệu về cơ chế Attention trong mô hình Seq2Seq, một kỹ thuật quan trọng trong lĩnh vực học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Mục tiêu là cung cấp cái nhìn tổng quan về cách cơ chế Attention giúp cải thiện hiệu suất của các mô hình dịch máy và các ứng dụng liên quan.

Sinh viên, nhà nghiên cứu trong lĩnh vực học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Tài liệu này trình bày chi tiết về cơ chế Attention, một thành phần then chốt trong các mô hình Seq2Seq, đặc biệt hữu ích trong các tác vụ dịch máy và xử lý chuỗi. Cơ chế Attention cho phép mô hình tập trung vào các phần quan trọng nhất của chuỗi đầu vào khi tạo ra chuỗi đầu ra, giúp cải thiện đáng kể hiệu suất so với các mô hình Seq2Seq truyền thống. Tài liệu bao gồm các kiến thức cơ bản về kiến trúc Encoder-Decoder, giải thích cách cơ chế Attention hoạt động, và giới thiệu các biến thể khác nhau của cơ chế này, bao gồm Bahdanau Attention và Luong Attention. Ngoài ra, tài liệu cũng đề cập đến kỹ thuật Beam Search, một phương pháp tìm kiếm được sử dụng để cải thiện chất lượng của chuỗi đầu ra. Các ví dụ minh họa và kết quả thực nghiệm được trình bày để làm rõ các khái niệm và chứng minh hiệu quả của cơ chế Attention trong thực tế.