bbbeoy的专栏

https://zhuanlan.zhihu.com/p/129316415参考：Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation Attention Variants BahdanauAttention与LuongAttention注意力机制简介-优快云..

注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型的身影。所以，了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很大的必要。人类的视觉注意力从注意力模型的命名方式看，很明显其借鉴了人类的注意力机制，因此，我们首先简单介绍人类视觉的选择性注意力机制。图1 人类的视觉注意力视觉注意力机制是人类视觉所特有的大脑信号处理机制。人类视觉通过快速扫描全局图像，获得需要重点关注的目标区域，也..

本文转载自http://jalammar.github.io/， 一个机器学习可视化，解释的博客，有很多有价值的文章In theprevious post, we looked at Attention– a ubiquitous method in modern deep learning models. Attention is a concept that helped ...

这篇文章整理有关注意力机制（Attention Mechanism）的知识，主要涉及以下几点内容：1、注意力机制是为了解决什么问题而提出来的？2、软性注意力机制的数学原理；3、软性注意力机制、Encoder-Decoder框架与Seq2Seq4、自注意力模型的原理。一、注意力机制可以解决什么问题？神经网络中的注意力机制（Attention Mechanism）是在计...

https://www.cnblogs.com/databingo/p/9769928.html

作者：CHEONG来自：机器学习与自然语言处理一、Attention机制原理理解Attention机制通俗的说，对于某个时刻的输出y，它在输入x上各个部分上的注意力，这里的注意力也就是权重，即输入x的各个部分对某时刻输入y贡献的权重，在此基础上我们先来简单理解一下Transformer模型中提到的self-attention和context-attention(1) Self-at...