自然语言处理中的自注意力机制（Self-Attention Mechanism）(基本Attention模型的改进)

最新推荐文章于 2025-05-17 19:47:59 发布
最新推荐文章于 2025-05-17 19:47:59 发布
阅读量3k 收藏 3
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 语音识别
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cicisensy/article/details/82762487
本文深入解读了《Attention is All You Need》这篇论文的核心思想和技术细节，揭示了注意力机制如何成为现代深度学习特别是自然语言处理领域的重要组成部分。通过本文，读者可以了解到注意力机制的基本原理、不同类型的注意力机制以及它们在实际应用中的优势。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

自注意力机制(Self-Attention Mechanism)
AI天才研究院
07-12 1067
自注意力机制(Self-Attention Mechanism) Self-Attention Mechanism. 自注意力(Self-Attention)机制也称为内部注意力(Int
AI学习指南深度学习篇-自注意力机制（Self-Attention Mechanism）
俞兆鹏的博客
10-25 2233
自注意力机制是一种使得模型能够在处理输入序列时，有效地关注到序列中各个元素之间的关系。与传统的卷积和循环神经网络（RNN）不同，自注意力机制能够在单一的计算步骤中捕捉到序列中不同位置之间的相互关系。
Self-Attention Mechanism(自注意力机制)
Mr_Suda的博客
11-29 2764
self-attention是注意力机制中的一种，也是transformer中的重要组成部分，而self-attention其本质的基础便是上一文提到了attention。本文中只讲解最简单的Self-Attention Mechanism，涉及到其他的会在transformer里面进行提及。 1.Self-Attention Mechanism模型结构 在Self-Attention的模型中，模型的输出是对整个模型的输入进行一个考虑，最终得到了相应的输出。（类似于Attention中S_i对于每个H_
怎么理解注意力机制和自注意力机制
最新发布
weixin_63936336的博客
05-17 1838
因为语言逻辑基本都是相同的，比如说我们通过一本书的所有文字训练得到里面所有词的向量，它其实可以用作回答我们的提问，但针对某一个具体的任务是它未免有偏差，这就需要对预训练相互来的X进行调整让他获取更多的关于这一具体任务的信息，从而在高维空间中找到更加符合这一任务的位置)说白了，自注意力机制可以理解为注意力机制的一个子类，注意力是父亲，自注意力是儿子，注意力机制是一个很广泛很庞大的概念，它提出了利用Q和K来得到权重值，在原来V的基础上得到一个富含重要度信息的一个新的。，它比之前的多了‘我’的喜好信息。
深度学习中的注意力机制
热门推荐
优快云大数据
11-02 13万+
作者 | 张俊林 责编 | 何永灿 最近两年，注意力模型（Attention Model）被广泛使用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中，是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。 本文以机器翻译为例，深入浅出地介绍了深度学习中注意力机制的原理及关键计算机制，同时也抽象出其本质思想，并介绍了注意力模型在图像及语音等领域的典型应
Self-Attention Mechanism
wang2008start的专栏
12-02 715
    在计算 Attention 时主要分为三步，第一步是将 query 和每个 key 进行相似度计算得到权重，常用的相似度函数有点积，拼接，感知机等；然后第二步一般是使用一个 softmax 函数对这些权重进行归一化；最后将权重和相应的键值 value 进行加权求和得到最后的 Attention。 目前在 NLP 研究中，key 和 value 常常都是同一个，即 key=value。...
下面是一个自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的实现，基于PyTorch
07-19
自注意力机制在Transformer模型中被广泛应用，是现代NLP模型的核心组件之一。Transformer模型是由Vaswani等人在2017年提出的，它... 自注意力机制允许模型在处理输入序列的过程中，能够灵活地关注序列中的不同位置。
Transformer---自注意力机制Self-Attention
niulinbiao的博客
12-13 1052
如今是大模型的时代，我们在网络上使用到的AI工具，例如：chatGPT、文生图、图生图、TTS都结合了Ai大模型，大模型的底层原理是架构，架构的重点就是自注意力机制，如果能够掌握架构就掌握到了80%了解自注意力机制之前，我们先了解一下什么是注意力机制当人类观察事物时，往往会选择性地关注较为重要的信息，这种现象称为注意力机制。例如下方的袋鼠图片，我们更专注的是袋鼠本身，而不是它周围的绿色的草。
自注意力机制(SelfAttention Mechanism)原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
06-05 1691
1.背景介绍 深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，已经在多个任务上取得了显著的成果。在自然语言处理（NLP）领域，如何有效地表示输入文本并从中提取有用的信息是一个核心问题。自注意力机制作为一种强大的工具，它能够帮助模型更好地理解输入序列中的不同元素之间的关系，从而提高模型的性能。 2.核心概念与联系
卷积神经网络中的自注意力机制(Self-Attention Mechanism)
AI天才研究院
07-12 1065
卷积神经网络中的机制表现为操作，其实现过程与Seq2Seq模型的自注意力机制类似。标准的卷积层是一种局部滤波操作，其输出特征上的任意位置是由对应输入特征的一个邻域构造的，只能捕捉局部特征之间的关系。而自注意力机制通过计算任意两个位置之间的关系直接捕捉远程依赖，而不用局限于相邻点，相当于构造了一个的卷积核，从而可以捕捉更多信息。在卷积网络的自注意力机制中，首先构造输入特征x的键特征fx, 查询特征gx和值特征hx；
自注意力机制（Self-Attention Mechanism）
qq_74722169的博客
02-22 4557
先让我们来了解什么是注意力机制，当我们看到一张图画时，第一眼肯定会注意到图片中最显眼的特征，**深度学习中的注意力机制（Attention Mechanism）**是一种模仿人类视觉和认知系统的方法，它允许神经网络在处理输入数据时集中注意力于相关的部分。通过引入注意力机制，神经网络能够自动地学习并选择性地关注输入中的重要信息，提高模型的性能和泛化能力。例如下图：我们大部分人第一眼注意到的一定是东方明珠，但是这图其实还有旁边的楼，下面的汽车等等。这其实就是一种。
【自然语言处理】Self-Attention机制
藓类少女的博客
10-15 1702
特性普通的Attention输入同一个序列（Query = Key = Value）不同的序列（Query ≠ Key ≠ Value）应用场景同一序列内部的依赖建模序列间的信息传递典型任务编码器内部、BERT、GPT机器翻译、图像描述生成关注点序列内部的全局信息跨序列的信息关联并行化高效并行解码阶段难以并行时间复杂度O(n^2)O(nm)Self-Attention通常用于建模单个序列中的元素间的依赖，而普通的Attention则用于建模两个序列之间的依赖。
Transformer 系列一：Self-Attention Mechanism 自注意力机制
weixin_44174227的博客
08-23 3315
先说注意力机制注意力机制的灵感来源于人类视觉和认知系统。想象一下，当你在阅读一篇文章时，你的眼睛和大脑会自然地聚焦在那些最重要的部分，比如标题、关键段落或图表。这个过程就像是你的大脑在分配“注意力”，以便快速抓住文章的要点。这是因为你的潜意识认为这些部分包含的信息最为丰富和直接。注意力机制正是模仿了这种选择性关注，它通过集中关注信息的关键部分来提取出更加重要的内容。
Attention 一综述
Xwei1226的博客
01-10 1849
近年来，注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中。随着注意力机制的深入研究，各式各样的attention被研究者们提出，如单个、多个、交互式等等。去年6月，google机器翻译团队在arXiv上的《Attention is all you need》论文受到了大家广泛关注，其中，他们提出的自注意力（self-attention）机制和多头（mult...
自然语言处理中的自注意力机制（Self-attention Mechanism）
u014203254的博客
02-19 7227
自然语言处理中的自注意力机制（Self-attention Mechanism） 近年来，注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中，之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结（可见http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html）。随着注意力机制的深入研究，各式各样的attention被研究者们提出...
深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：自注意力（Self-attention）
冯·诺依曼
06-10 1万+
想象一下，有了注意力机制之后，我们将词元序列输入注意力池化中， 以便同一组词元同时充当查询、键和值。具体来说，将比较的是卷积神经网络、循环神经网络和自注意力这几个架构的计算复杂性、顺序操作和最大路径长度。请注意，顺序操作会妨碍并行计算，而任意的序列位置组合之间的路径越短，则能更轻松地学习序列中的远距离依赖关系。总而言之，卷积神经网络和自注意力都拥有并行计算的优势， 而且自注意力的最大路径长度最短。但是因为其计算复杂度是关于序列长度的二次方，所以在很长的序列中计算会非常慢。而在自注意力中，查询、键和值都是。
自然语言处理中的自注意力机制（Self-attention Mechanism）【转载】
Chevalier的博客
03-06 635
原文：https://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/8638283.html   近年来，注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中，之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结（可见http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html）。随着注意力机制的深入研究，各式各样的at...
Attention Mechanism
Mr.Lecchon的博客
07-12 875
注意力机制是一种很有用的提高措施，在机器翻译、图像描述生成、图像语义分割等方面都有很重要的作用。今天我想要重点回顾和学习一下注意力机制的各种使用场合。 从机器翻译开始 机器翻译，准确点说应该是神经机器翻译(NMT)，从2014年出现，到目前（2019年），已经成为NLP领域里面最成功的一个应用。在传统机器翻译中，由于不同语种的语法各有不同，词序、表达方式的差异导致机器翻译最大的一个难题就是对齐...
自注意力机制（self-attention mechanism）
06-14
自注意力机制（self-attention mechanism）是Transformer模型的核心之一，它允许模型在计算表示向量时关注输入序列中的不同部分，以便更好地建模序列之间的依赖关系。 自注意力机制的基本思想是，对于一个输入序列...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值