Bahdanau注意力机制

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#深度学习 #人工智能

介绍

在Bahadanu注意力机制中，本质上是序列到序列学习的注意力机制实现，在编码器-解码器结构中，解码器的每一步解码过程都依赖着整个上下文变量，通过Bahdanau注意力，使得解码器在每一步解码时，对于整个上下文变量的不同部分产生不同程度的对齐，如在文本翻译时，将“I am studying”的“studying”与“我正在学习”的“学习”进行对齐，即注意力在解码时将绝大多数注意力放在“studying”处。

原理和结构

原理

Bahdanau注意力机制本质上是将上下文变量进行转换即可，其中转换后的上下文变量计算方式如下式所示：

c_{t^{'}}=\Sigma_{t=1}^T \alpha (s_{t^{'}-1},h_t)h_t

在传统注意力机制中，一般使用的公式形如c_{t^{'}}=\Sigma_{t=1}^T \alpha (s_{t^{'}-1},k) V,在Bahdanau中，键与值是同一个变量，都是t时刻的编码器隐状态，s表示该时刻的查询，即上一时刻的解码器隐状态。

架构

下图为Bahdanau注意力机制的编码器-解码器架构示意图：

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注意力机制（三）：Bahdanau注意力
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03-23 3995
Bahdanau 注意力是一种在神经机器翻译中使用的注意力机制，由Dzmitry Bahdanau等人于2015年首次提出。 在传统的神经机器翻译模型中，编码器将源语言句子编码为一个固定长度的向量，然后解码器使用这个向量生成目标语言句子。然而，这种固定长度向量的方法存在一些缺点，例如无法处理较长的句子，以及无法捕捉句子中不同单词之间的复杂依赖关系。 Bahdanau 注意力通过引入一种动态的对齐机制来解决这些问题。在每个时间步，解码器都会根据先前的输出和编码器的所有隐藏状态计算一个对齐分布，该分布指示编
注意力机制从理论到实践：Bahdanau 注意力
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07-17 1177
比如输入有 3 个词，计算后可能得到权重 [0.1, 0.8, 0.1]，说明第二个词（“吃”）和当前要生成的输出最相关。解码器会把 “上一步的输出词” 和 “上下文向量” 结合起来，更新自己的隐藏状态，然后生成当前步的输出词。（0.1ד他” 的隐藏状态） + （0.8ד吃” 的隐藏状态） + （0.1ד苹果” 的隐藏状态）比如翻译 “我喜欢吃苹果” 时，生成 “苹果” 这个词时，就主要关注输入里的 “苹果”。比如结合 “上下文向量”（主要包含 “吃” 的信息）和上一步的输出，生成 “eat”。
基于PyTorch实现的Bahdanau注意力机制
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11-07 594
Bahdanau注意力（又称加性注意力）用于序列到序列模型中，让解码器在生成每个词时能够动态地关注编码器输出的不同部分。
Bahdanau 注意力(具备注意力机制的Encoder-Decoder模型)
西小庄村高伟 的博客
10-28 2131
Seq2Seq机器翻译模型，具备加性注意力机制的Encoder-Decoder模型
注意力机制 - Bahdanau注意力
yingzi的技术博客
09-12 1299
下面我们看看如何定义Bahdanau注意力，实现循环神经网络编码器-解码器。其实，我们只需要重新定义解码器即可。为了更方便地显示学习的注意力权重，以下AttentionDecoder类定义了带有注意力机制解码器的基本接口。
Bahdanau 注意力
彬彬侠的博客
02-11 2050
Bahdanau注意力，也被称为加性注意力（Additive Attention），是一种广泛用于序列到序列（Seq2Seq）模型中的注意力机制，由Dzmitry Bahdanau等人在2014年提出。它是处理序列对序列（seq2seq）任务（如机器翻译）的关键技术之一。在Bahdanau提出的模型中，注意力机制通过引入一个额外的上下文信息来动态地对输入序列中的各个部分进行加权，从而使模型可以更好地处理长距离依赖。
机器翻译之Bahdanau注意力机制在Seq2Seq中的应用
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09-20 1511
将pred_seq, label_seq分别进行空格分隔#获取pred_seq, label_seq的长度for n in range(1, k+1): #n的取值范围， range（）左闭右开。
深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：Bahdanau注意力
冯·诺依曼
06-08 1万+
在为给定文本序列生成手写的挑战中， Graves设计了一种可微注意力模型， 将文本字符与更长的笔迹对齐， 其中对齐方式仅向一个方向移动。在预测词元时，如果不是所有输入词元都相关，模型将仅对齐（或参与）输入序列中与当前预测相关的部分。具体来说，循环神经网络编码器将长度可变的序列转换为固定形状的上下文变量， 然后循环神经网络解码器根据生成的词元和上下文变量按词元生成输出（目标）序列词元。然而，即使并非所有输入（源）词元都对解码某个词元都有用， 在每个解码步骤中仍使用编码相同的上下文变量。
Bahdanau注意力方式公式原理详解
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03-12 1216
Bahdanau注意力（又称）由Dzmitry Bahdanau等人在2015年提出，用于改进传统编码器-解码器模型在长序列任务（如机器翻译）中的性能。，使解码器能自适应地关注输入的关键部分。
10.4. Bahdanau 注意力
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10-11 843
如何定义Bahdanau注意力，实现循环神经网络编码器-解码器。其实，我们只需重新定义解码器即可。为了更方便地显示学习的注意力权重， 以下AttentionDecoder类定义了带有注意力机制解码器的基本接口。#@save"""带有注意力机制解码器的基本接口"""@property接下来，让我们在接下来的Seq2SeqAttentionDecoder类中 实现带有Bahdanau注意力的循环神经网络解码器。
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01-07
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注意力机制由一种称为对齐模型(或注意力层)的小型神经网络生成，该网络与整个模型一起训练，可以缓解RNN短期记忆的问题。BahdanauAttention和LuongAttention论文提出的attention机制都是基于机器翻译，当然也可以应用于其他领域，如推荐系统。
【Attention(11)】经典Attention架构:Bahdanau Attention Mechanism 和Luong Attention
Hali_Botebie的博客
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Bahdanau et al. 在2014年发表了论文Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 首次提出了Attention注意力机制，爆火RNN网络。后来出现了一些变种，如Luong et al. 在2015年发表的 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation。
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