attention 理解 根据pytorch教程seq2seq源码

最新推荐文章于 2025-09-21 23:21:52 发布
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#attention #pytorch

本文介绍了如何理解Attention机制，并通过PyTorch的seq2seq源码进行了详细解释，包括Encoder的输出使用、匹配函数的神经网络实现、解码器的隐藏层状态以及 Attention权重的计算等关键点。
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pytorch采用LSTM实现文本翻译，序列到序列学习Seq2Seq
04-18
下面将详细阐述如何使用PyTorch的LSTM实现Seq2Seq模型，以及在Multi30k数据集上进行德语到英语的文本翻译。 **1. Seq2Seq模型概述** Seq2Seq模型由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器负责...
seq2seq—pytorch实现
11-30
pytorch实现Sequence to Sequence Learning论文结构，seq2seq，
Seq2Seq+Attention Pytorch实现【初学者】
weixin_43909400的博客
08-12 462
用Pytorch手撕加性、点乘注意力层，并在经典算法Seq2Seq中应用注意力层优化模型，并详解实现代码
Pytorch：Attention理解和代码实现
m0_63997099的博客
04-27 5599
文章目录一、Attention原理核心点1、Self-Attentiona.核心原始形态b.self-Attention使用相同的矩阵是否可行？2、常见的注意力机制1. 自注意力机制（Self-Attention）2. 多头注意力（Multi-Head Attention）3. 序列到序列的注意力（Seq2Seq Attention）4. 点积注意力（Dot-Product Attention）5. 加性注意力（Additive Attention）或串联注意力（Concat Attention）6. 卷积
图解Attention机制，并附PyTorch代码实现
最新发布
fqqdzqko61488b的博客
09-21 333
输入序列（如单词嵌入）表示为矩阵 $X \in \mathbb{R}^{n \times d}$，其中 $n$ 为序列长度，$d$ 为特征维度。Attention机制的核心思想是通过动态权重分配，使模型在处理序列数据时能够聚焦于当前任务相关的部分。softmax 后的权重矩阵与 $V$ 相乘，得到加权后的输出，聚焦于重要部分。除以 $\sqrt{d_k}$ 避免点积值过大导致 softmax 梯度饱和。层将输入分别映射到查询、键、值空间，允许模型学习不同的表示。
Seq2Seq(Attention)的Pytorch实现
赵小白的博客
12-17 1738
1、导入所需要的包 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from torchtext.datasets import Multi30k from torchtext.data import Field, BucketIterator import spacy import numpy as np import random import math.
Attention机制_pytorch
kyle1314608的博客
06-22 2126
刚从图像处理的hole中攀爬出来，刚走一步竟掉到了另一个hole（fire in the hole*▽*） 1.RNN中的attentionpytorch官方教程：https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html首先，RNN的输入大小都是(1,1,hidden_size)，即batc...
讲解PyTorch Attention 注意力
牛肉胡辣汤
12-29 1109
在深度学习中，注意力机制（Attention Mechanism）被广泛应用于各种任务，如自然语言处理、计算机视觉等。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和库，方便我们实现和使用注意力模型。在本篇技术博客中，我们将介绍PyTorch中的注意力机制及其使用方法。注意力机制是一种模仿人类视觉系统的思维方式，通过对输入信息中的关键部分进行集中处理，从而提高模型对重要信息的关注度。在深度学习中，注意力机制通常被用于选择输入中最相关的部分，从而提高模型的性能和表现力。
基于PyTorch实现Seq2Seq + Attention的英汉Neural Machine Translation
zp563987805的博客
02-23 3612
NMT(Neural Machine Translation)基于神经网络的机器翻译模型效果越来越好，还记得大学时代Google翻译效果还是差强人意，近些年来使用NMT后已基本能满足非特殊需求了。目前NMT的主流模型是采用Seq2Seq + Attention架构，本文基于PyTorch实现一个小型的英文到中文的翻译系统。 1、数据集 数据集及全部代码下载链接： 训练数据为14K左右的中英平行语料...
PyTorch笔记 - Seq2Seq + Attention 源码
AGI
12-06 977
Encoder：编码器，将序列建模为上下文相关的表征，输入：Seq2SeqAttentionMechanism：Attention机制，输入，t时刻的解码器状态、encoder的全部states，只是操作，不需要学习Decoder：Encoder是lstm_layer，Decoder是LSTMCell
seq2seq 源码分析（PyTorch版）
qq_18310041的博客
07-11 2268
torch.__version__ 版本为-1.1.0 1.首先引入包，定义 填充符 PAD_token、开始符 SOS_token 、结束符 EOS_token # 在开头加上from __future__ import print_function这句之后,如果你的python版本是python2.X，你也得按照python3.X那样使用这些函数。 # Python提供了__futu...
机器翻译seq2seq（Attention）实现（Pytorch）版本
m0_62716099的博客
08-11 207
利用Pytorch实现seq2seq代码实现，数据集来自french_to_english数据集，ipynb文件已开源在个人github仓库，建议去github食用。注：纯自己手打代码，若有问题与疑问，欢迎私信交流。：（建议去github下载ipynb文件食用）
Python-分层注意网络的一个PyTorch实现
08-11
Hierarchical Attention Networks的一个PyTorch实现
TextCNN+Attention.ipynb
07-06
使用TextCNN神经网络以及Attention机制来实现文本的情感分类,该文档只是提供了完整的模型部分,可以根据自己的需要更改数据集等以及数据预处理部分.
pytorch 机器翻译 seq2seq 模型和注意力机制
颹蕭蕭
10-02 2108
seq2seq，注意力机制，机器翻译
Pytorch实现Seq2Seq（Attention）字符级机器翻译
孤独腹地的博客
04-15 2708
前言 前些天学了seq2seq和transformer，然后用机器翻译练习了一下，今天这篇博客就讲讲带注意力机制的seq2seq模型怎么做机器翻译。 数据集 准备数据集 我使用的数据集是从B站某个视频拿到的，但是忘了是哪个视频了，是已经排好序的中英平行语料，数据不多，两万多条正适合用来做练习。 数据集链接发在csdn了，大家可以去下载。 下载完成后解压到项目目录即可，可以看到这里有3个文件 ch.vec和en.vec分别是中文和英文字典，translate.csv是中英对照的平行语料。注意啊，ch.vec
【动手学习pytorch笔记】33.Attention实现
ymk1998的博客
04-16 4689
Attention实现 import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 带掩码的softmax 有些query是不应该看到后面的key的 #@save def masked_softmax(X, valid_lens): """通过在最后一个轴上掩蔽元素来执行softmax操作""" # X:3D张量，valid_lens:1D或2D张量 if valid_lens is None
pytorch—实现各种注意力
m0_47005029的博客
07-08 6363
所谓Attention机制，便是聚焦于局部信息的机制，比如图像中的某一个图像区域。随着任务的变化，注意力区域往往会发生变化。面对上面这样的一张图，如果你只是从整体来看，只看到了很多人头，但是你拉近一个一个仔细看就了不得了，都是天才科学家。图中除了人脸之外的信息其实都是无用的，也做不了什么任务，Attention机制便是要找到这些最有用的信息，可以想见最简单的场景就是从照片中检测人脸了。注意力机制的核心重点就是让网络关注到它更需要关注的地方。
【Pytorch】CNN中的Attention
a_piece_of_ppx的博客
02-01 2043
输出维度的物理意义在于，每个查询都会得到一个对应的输出向量，这个输出向量是基于与该查询相关的所有键的信息加权的值向量。第一节介绍了attention的一些理解，事实上，给特征不同的关注度，即通过自己设计的方法，算出attention map再乘到或者作用到特征上，是更早期的attention。这表示，尽管注意力分数是基于查询和键的相似度计算的，但最终的输出是对值的加权，反映了值向量的维度而不是查询或键的维度。注意力机制的输出是值向量的加权和，因此输出的每个元素都处在值向量所在的空间，即具有相同的维度。
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