深入理解Attention及变种(三)

最新推荐文章于 2025-01-14 22:30:00 发布
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分类专栏： NLP 文章标签： Attention NLP 小亮
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博主赵小亮在2018年末分享关于Attention的深入理解，聚焦2017Google NIPS论文《Attention Is All You Need》。本文旨在探讨Attention的难点并提供学习资源，适合NLP和深度学习爱好者。小亮的博客提供了更多相关系列内容。

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

Meet and understand Attention

        今天是2018年12月22号，时间过得很快，如白驹过隙，眼看着就到了2018年的年末，小亮抓紧时间与各位IT&NLP好友分享Attention，让大家过一个充实的双节！（圣诞节&元旦节）我们今天继续吃Attention！这一部分内容就是重点讲解2017Google发表在NIPS上的里程碑之作：《Attention Is All You Need》。相比于前面深入理解Attention及变种(二)这里就有点深入了，没关系我们一起来！！！ 我是赵小亮，一枚NLP大道上的小白，今天我们一起来学Attention！用文字记载生活、用文字书写科研中的故事、用文字传播NLP领域的点点滴滴，你我共同成长！
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深入理解Attention及变种(四)
小亮Machine Learning
12-25 770
Meet and understand Attention         今天是2018年12月23号，时间又过去一天啦！2018年的年末即将来临，小亮抓紧时间与各位IT&NLP好友分享Attention，让大家过一个充实的双节！（圣诞节&
深入理解Attention及变种(一)
小亮Machine Learning
12-25 3829
Meet and understand Attention         今天是2018年12月20号，距离小亮上次发文技术博客已经过去两个月了，这两个月小亮没有坚持写作，在这里深表歉意。今天就给大家带来福利，Attention这盘大盘鸡！！！今天这份Attention是小亮在组会上刚刚讲完的，个人认为是一
【深度学习】Attention的理解
littlemichelle
02-07 680
个人理解Attention就是加权。样本生而不平等，所以催生出各种样本加权的方法，比如对完播率高的样本加权，对时长长的样本加权；样本内特征也是生而不平等的，也可以加权，比如用户最近点击文章关键词，最近点击比稍远一点时间点击的更为重要，可以加权，而在历史长期点击序列中，出现频率更高的可能权重应该更大。这就像NLP领域有词语级别的加权，也有句子级别的加权。我们把这种直观的感受转化为程序语言，这就是Attention机制。 几乎所有的attention方法都可以归纳为：给定很多组key和value，以及一个目标
深入理解Attention机制
weixin_30699443的博客
07-07 192
要了解深度学习中的注意力模型，就不得不先谈Encoder-Decoder框架，因为目前大多数注意力模型附着在Encoder-Decoder框架下，当然，其实注意力模型可以看作一种通用的思想，本身并不依赖于特定框架，这点需要注意。 Encoder-Decoder框架可以看作是一种深度学习领域的研究模式，应用场景异常广泛。图2是文本处理领域里常用的Encoder-Decoder框架最抽象的一种表示。...
5种3D Attention/Transformer整理（A-SCN、Point Attention、CAA、Offset Attention、Point Transformer）
weixin_45657478的博客
06-30 1万+
本文介绍5种可直接用于点云的3D attention模块的结构。
RecoNet，3D attention的新方案
qq_43534932的博客
08-13 3190
前言 近几年attention用在图像识别，分割等领域上越来越多了，从去年的GCnet，CCnet，再到Dual attention,大多数都是引入attention，进行相应的变种，但是他们的共同点都是把一个维度为**[batch_size,H,W,C]的tensor转化为[batch_size,HW,C]，然后进行各种操作，如下图所示。这种转化是否会带来Channel上面的信息损失，Tensor Low-Rank Reconstruction for Semantic Segmentation提出了一种
深入理解Attention及变种(二)
小亮Machine Learning
12-25 2848
Meet and understand Attention         先来强烈吐槽一下优快云的文本编辑器，垃圾、垃圾、垃圾，TMD太垃圾了！！！辛辛苦苦编辑好的博文突然就卡住了，格式什么的都变样了，心累
深入理解循环神经网络（RNN）：原理、应用与挑战
最新发布
码上飞扬的博客
01-14 3114
循环神经网络（RNN）以其处理序列数据的独特优势，已经在多个领域取得了显著成就。通过了解RNN的基本原理、变种及应用场景，我们可以更好地选择和应用这一模型。尽管RNN仍面临一些挑战，但随着技术的不断进步，未来在序列数据处理领域的潜力仍然巨大。
对Attention is all you need 的理解
mijiaoxiaosan的博客
06-14 6万+
对谷歌Attention is all you need 的理解。
self-attention-cv：用于三维分割的子体积采样训练过程的演示
weixin_43779199的博客
09-03 444
self-attention-cv：三维分割示例训练示例结果 原文在此： self-attention-cv. 数据集在此： dataset. from google.colab import drive drive.mount('/gdrive') import zipfile root_path = '/gdrive/My Drive/DATASETS/iSeg-2019-Training.zip' !echo "Download and extracting folders..." zip_ref
pytorch MultiheadAttention 出现NaN
qq_37650969的博客
03-20 5278
if attn_mask is not None: if attn_mask.dtype == torch.bool: attn_output_weights.masked_fill_(attn_mask, float('-inf')) else: attn_output_weights += attn_mask 使用MultiheadAttention做self-attention时因为batch内序列长度不一致，...
加上attention mask之后loss出现nan问题的解决方案
chloexxx的博客
07-28 3761
attention mask若某一行全是False或者非0，loss出现nan怎么解决
attention的一种实现方式记录
cyz0202的博客
10-23 295
ATTENTION的一种结构及计算公式 如下图，原图记得是来自论文Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation（下图及后续图片直接copy自blog，侵删) 思想是当前信息ht与前文多个信息hs进行比对计算，得到对各个前文信息hs应该有多少关注度，即at；利用at加权相应的hs，并累加所有加权后的前文信息...
7.论文学习Multi-phase Liver Tumor Segmentation with Spatial Aggregation and Uncertain Region Inpainting
weixin_44846755的博客
12-09 1331
7.论文学习Multi-phase Liver Tumor Segmentation with Spatial Aggregation and Uncertain Region Inpainting
【论文阅读】深入理解Attention机制
Slow down, Keep learning and Enjoy life
03-16 5万+
深入理解Attention机制
自然语言处理中的Attention Model：是什么及为什么
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张俊林的博客
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  /* 版权声明：可以任意转载，转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/                                                        author: 张俊林                                                  （想更系统地学习深度学习知识？请参考：深度学习枕边书） 要是关注深度学习在自然...
Attention基本公式及其变种
Steve Wang's blog
03-09 6328
本篇博文介绍的Attention，全部是Seq2Sqeq的attention机制的变种，本质上也还是Seq2Seq的attention，区别于Transformer的self attention，下一篇博文会介绍self attention。 Attention Mechanism 机制基本公式 attention机制本质上是一种加权值，对文本进行加权求和后得到整个文本的中间语义变换函数，关...
Attention机制的小理解
笔记杂谈
08-31 1万+
1.传统的encode-decode模型      输入序列：      输出序列：      中间语义变量     所以对于，也就是                这就表明输入序列的每一个元素对于输出序列的每一个元素的作用是等价的，这显然是不合理的。比如机器翻译中，中文“我爱你”，对应英语中“I love you”。其中“我”对于“I”和“love”的翻译作用力显然不同。为了解决...
深度学习Attention机制在短文本分类上的应用——qjzcy的博客
qjzcy的博客
04-17 1万+
平常我们对分类的判断也是基于标题中的某些字，或者某些词性。比如《姚明篮球打的怎样》应该判别为体育，这时候“姚明”，“篮球”应该算对我们比较重要的词汇。词性我们关注点在“人名”和“名词”上面，深度学习的attention机制刚好符合这个特点。我们能不能利用attention机制来做分类呢，并且让注意力集中在我们期望的词上呢？先贴个结果， output是机器跑的分类结果，lable是人工打的分类结果。
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