深入理解Attention及变种(三)

最新推荐文章于 2022-12-09 19:15:04 发布
原创 最新推荐文章于 2022-12-09 19:15:04 发布 · 1k 阅读 · 5 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#Attention #NLP #小亮

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。

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！
   
最低0.47元/天 解锁文章
【深度学习】Attention的理解
littlemichelle
02-07 750
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
07-07 209
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。...
pytorch MultiheadAttention 出现NaN
qq_37650969的博客
03-20 5601
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，...
深入理解Attention及变种(四)
小亮Machine Learning
12-25 791
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&
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。
深入理解Attention及变种(一)
小亮Machine Learning
12-25 3890
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
深入理解Attention及变种(二)
小亮Machine Learning
12-25 2885
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
NLP 作业：RNN+Attention 机器翻译模型及 Transformer 代码学习
最新发布
08-17
在本次作业中，我们将通过一系列的实践操作，深入了解和掌握RNN+Attention以及Transformer模型的代码实现。首先，我们会通过RNN+Attention模型的编码和解码过程，观察注意力机制是如何在翻译中发挥作用的。接着，...
RecoNet，3D attention的新方案
qq_43534932的博客
08-13 3337
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
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
09-03 481
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
加上attention mask之后loss出现nan问题的解决方案
chloexxx的博客
07-28 4248
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
10-23 328
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...
NLP中的Attention注意力机制和Transformer详解
给我一点温度
10-28 4501
话说自公元二零一三年，深度学习网络一枝独秀，自机器学习王国脱颖而出，带动了人工智能领域的发展。其中它最主要的两大家，卷积网络（CNN）和循环网络（RNN），因其独特的性质，分别在计算机视觉和自然语言处理领域得到广泛使用。 然而这两大家却都还是上世纪就被提出来了，本世纪虽有创新，却也逃脱不了这两大家的干系。前有 RNN 的变种树状的递归网络 (Recursive Neural Network)，后...
7.论文学习Multi-phase Liver Tumor Segmentation with Spatial Aggregation and Uncertain Region Inpainting
weixin_44846755的博客
12-09 1415
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
热门推荐
Slow down, Keep learning and Enjoy life
03-16 5万+
深入理解Attention机制
【深入理解】再看Attention
顾道长生的科研笔记
10-27 2037
文章目录Attention 的本质是什么AI 领域的 Attention 机制Attention 的3大优点深入理解键值对注意力`Q` `K` `V`矩阵dk\sqrt{d_{k}}dk​​ 的意义代码实现参考 Attention 的本质是什么 Attention（注意力）机制如果浅层的理解，跟他的名字非常匹配。他的核心逻辑就是「从关注全部到关注重点」。 Attention 机制很像人类看图片的逻辑，当我们看一张图片的时候，我们并没有看清图片的全部内容，而是将注意力集中在了图片的焦点上。大家看一下下面.
keras 怎么改变维度_【终于全面理解多维矩阵运算】 -- 基于keras的MultiAttention实现及实例...
weixin_26891599的博客
11-29 3535
看本篇文章需要有一定的基础，需要了解keras的基本框架，Attention的基本原理。（这些我可以分享我在学习过程中比较重要的篇章）需要理解三维矩阵在空间展开是什么样子，四维的呢？这个问题困扰了我一段时间，后来看到一篇很通俗易懂的文章：（现在找不到了，有空我自己写一个补上）MultiAttention keras实现多头注意力的关键就是将进入attention的q,k,v进行映射，再进行atte...
attention机制 深入理解
Love-Coding
07-24 2734
首先也是最重要的，上图左右，只是画法不同，左边是RNN encoder-decoder画法，右边是machine reading相关论文 以及 transformer和fairseq论文里的图的画法对于最上图的左图，有下图，a是加的权值，h是encoder的states （个人理解soft attention和hard attention，是权值a的计算方式不同）同理可理解最上图的右图
Self-Attention技术研究进展深度解读
我们可以通过对以下列出的论文进行学习，来深入了解Self-Attention机制在不同领域的应用和优化。 1. "Attention Is All You Need"（1706.03762.pdf.pdf）- 这篇论文首次提出了Transformer模型，它完全依赖于Self-...
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