Attention机制总结 看明白了的

最新推荐文章于 2022-11-15 14:12:27 发布
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分类专栏： 深度学习
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/46313756
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自然语言处理基础知识入门(四) Transformer模型整体最详解（self- attention机制，mask机制）
WANGYANG的博客
05-11 1383
在前面的章节中，详细讨论了循环神经网络（RNN）及其衍生模型，经过对RNN的不断改良，它们现在已经具备了长期记忆的能力，这无疑是语言模型领域的一项重大突破。然而，现在的多模态技术以及GPT的出现，绝大多数都选择了基于Transformer的架构，这是为何呢？本章节将围绕这个问题展开，将深入讲解自注意力机制，揭示这个如今在整个自然语言处理领域产生了深远影响的技术的精髓。这将为读者理解后续的BERT模型、GPT技术，以及多模态技术如CLIP等内容奠定坚实的基础。
embedding、LSTM、seq2seq+attention的知识总结
weixin_40982849的博客
10-05 818
一、 embedding 1. input : [ seqlen , batchsize ] 2. output: [ seq_len, batchsize, embed_dim ] 二、 LSTM 输入： 1. input: [ seq_len, batch, input_size] 2. h0 : [ num_layers * num_directions,batch_size,hidden_size ] 输出： 1. out: [ seq_len, batch, num_directions
Attention 总结(全)
03-30 1218
1.self attention Self attention 在NLP中有很多的应用，对于它的作用，个人觉得是通过attention score，能够区分出文本的不同部分对最终的任务有不同的重要性，比如，对于文本的分类任务，不同的字/词对于任务是有不同的重要程度，Self Attention从《AttentionIsAllYouNeed》提出。 具体过程可以参考《The I...
attention 总结
yang_daxia的博客
03-04 254
1.NLP attention https://zhuanlan.zhihu.com/p/47063917 self-attention https://zhuanlan.zhihu.com/p/47282410 Self Attention与传统的Attention机制非常的不同：传统的Attention是基于source端和target端的隐变量（hidden state）计算At...
attention总结
Leora的博客
10-26 196
https://www.zhihu.com/question/68482809
Attention的梳理、随想与尝试
hellozhxy的博客
06-21 3149
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38281113（一）深度学习中的直觉3 X 1 and 1 X 3 代替 3 X 3LSTM中的门设计Attention机制的本质来自于人类视觉注意力机制。人们视觉在感知东西的时候一般不会是一个场景从到头看到尾每次全部都看，而往往是根据需求观察注意特定的一部分。而且当人们发现一个场景经常在某部分出现自己想观察的东西时，人们会进行学习...
浅析Attention机制
ybdesire的专栏
10-08 532
引入 Attention机制目前在深度学习领域应用的越来越多了，在CV和NLP领域都有大量应用。使用keras的Attention模块，可以说是能随意为深度学习模型插上Attention的翅膀了。 那Attention机制的基本原理是什么？它有哪些优缺点呢？ Attention机制的提出 Attention机制是九几年在CV领域被提出的思想[1]。 然后2014年Google DeepMind发表...
Attention机制介绍
qq_44087933的博客
03-10 1784
  文章目录attention机制介绍（基于encoder-decoder框架）直观对比改进的依据（为什么能够做到改进）具体解释（soft attention）如何获得每个语义编码C如何获得每个输入的权重如何计算相似度attention机制本质（获得attention value过程的本质）大概过程抽象图具体计算步骤抽象图attention的种类1. 计算区域2. 所用信息3. 结构层次4. 模型方面self attention概念使用self attention的好处处理长距离序列处理变长序列具
Attention机制理解
bingmeishi的博客
05-25 628
attention背景 在seq2seq结构下，encoder-decoder模型中，模型首先将输入序列encode到固定长度的向量hhh中，然后在decoder中将hhh解码为输出序列。如下图所示： 在这种结构中，输入序列的信息被压缩到了向量hhh中，模型根据hhh和当前时刻的输出确定下一个时刻的输出。 随着序列长度的增加，当序列长度很长时，这种信息压缩方式会造成序列中较早时刻输入的信息损失。因此，为了解决这一问题，attnetion机制被引入到RNN中。 此外，我们在处理自然语言，希望在deco
学习笔记|NLP中的注意力机制汇总
我只要燃烧不在乎陨落
06-15 2037
说在前面的话： 前段时间因为组会要对注意力机制做一个报告，我在收集资料的时候发现，网上很多所谓的attention总结无非最后都陷入了对transformer模型和自注意力机制的解释中，其实这并没有对所有的注意力机制类型进行一个详细的总结，这对一个初学者来说很容易陷入一个思维定势中。因此我决定深入剖析各个经典文章中所使用的Attention机制，并对他们进行一个分类总结。可以说这篇文章内容是全网最全的，应该找不到比这个更全的总结了，除了参考一些综述和网上资料，我还根据自己的理解整合并加入了一些新的内容。.
attention各种形式总结
向着星辰大海
06-23 6万+
hard attention 记stst s_{t} 为decoder第 t 个时刻的attention所关注的位置编号 stistis_{ti} 表示第 t 时刻 attention 是否关注位置 i stisti s_{ti} 服从多元伯努利分布(multinoulli distribution)， 对于任意的 t , sti,i=1,2,...,Lsti,i=1,2,...,Ls_{t...
attention机制_简析Attention机制—优缺点，实现，应用
weixin_39545017的博客
11-27 2653
什么是Attention机制？Attention机制的本质来自于人类视觉注意力机制。人们在看东西的时候一般不会从到头看到尾全部都看，往往只会根据需求观察注意特定的一部分。简单来说，就是一种权重参数的分配机制，目标是协助模型捕捉重要信息。具体一点就是，给定一组<key,value>，以及一个目标（查询）向量query，attention机制就是通过计算query与每一组key的相似性，得...
注意力机制详解（Attention详解）
博客
11-15 8315
注意力机制；Attention
Transformer学习总结附TF2.0代码实现
qq_43079023的博客
12-01 6090
Transformer学习总结 TF2.0代码实现Transformer1.Transformer理论详解1.1 transformer总体架构1.2 输入部分如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML ...
关于Attention的总结
KaikebaAI的博客
01-27 1959
原创：郑佳伟 学习NLP的同学，Bert可以认为是必学的一个模型，而Bert中self-attention同样是必不可少的一个知识点。接下来，咱们就对self-attention和其他attention结构进行总结。 1、什么是Attention Attention机制最早是在视觉图像领域提出来的(上世纪90年代)，但是真正热门起来是由google mind团队于2014年的论文《Recurrent Models of Visual Attention》，他们在RNN模型上使用了Attention机制来进行
三种Attention公式
jessican_uestc的博客
01-07 3295
深度学习笔记——Attention Model（注意力模型）学习总结
热门推荐
mpk_no1的博客
08-06 15万+
Attention Model（注意力模型）学习总结，包括soft Attention Model，Global Attention Model和Local Attention Model，静态AM，强制前向AM的一些介绍，以及AM具体实现公式的几个变体及介绍，最后附上了自己用keras实现的一个静态AM的代码。
浅谈Attention机制
wolverine1999的博客
12-15 824
浅谈Attention机制 Attention注意机制现在大热，很多深度学习的框架都带上了注意力机制，而且也取得了很好的性能指标。乘着大热也来水一水文章，发表发表自己的看法。事先说明老哥我在NLP上萌新一枚，粗糙想法不登大雅，呆萌的逻辑思维适合同为萌新滴你。废话不多说，在本文我就浅谈下对注意机制的理解。 Attentin机制的发家史 Attention机制最早是应用于图像领域的，九几年就被提出来的思想。随着谷歌大佬的一波研究鼓捣，2014年google mind团队发表的这篇论文《Recurrent Mod
Attention总结
fkyyly的专栏
10-14 3039
1 定义 首先，在生成target side的states时，所有context vectors 都会被当做输入。 其次，并不是所有context都对下一个状态的生成产生影响。例如，当翻译英文文章的时候，我们要关注的是“当前翻译的那个部分”，而不是整篇文章。“Attention”的意思就是选择恰当的context并用它生成下一个状态。 而注意力（Attention）机制是自然语言处理领域一个...
详细描述该注意力机制
最新发布
02-23
<think>嗯，用户让我详细描述注意力机制。首先，我需要确定他们的背景。可能他们是学生、研究人员，或者对深度学习感兴趣的开发者。注意力机制在自然语言处理和计算机视觉中应用广泛，所以用户可能是在学习这些领域时遇到了这个概念。 用户的问题比较广泛，我需要从基础开始解释。首先，应该介绍注意力机制的基本概念，比如模仿人类注意力，让模型关注重要部分。然后要说明为什么需要它，比如处理长序列时传统模型的不足，比如RNN的梯度消失问题。 接下来，可能需要详细讲解不同的注意力类型，比如软注意力和硬注意力，自注意力和交叉注意力。特别是自注意力，因为Transformer模型非常重要，现在很多模型都基于它，比如BERT、GPT。这部分需要解释清楚自注意力如何计算，Query、Key、Value矩阵的作用，以及缩放点积注意力。 然后应该提到注意力机制的应用场景，比如机器翻译、图像分类，这样用户能明白它的实际用途。还要讲优点，比如动态权重、可解释性，但也不能忽略缺点，比如计算开销大。 用户可能想知道数学公式，比如注意力得分的计算，缩放点积的具体步骤。这部分要简明扼要，避免太复杂的公式让读者困惑。同时，需要提到多头注意力，解释为什么多个头能捕捉不同方面的信息。 还要考虑用户的潜在需求，可能他们想了解最新的进展，比如Transformer的变体，或者如何在实际项目中应用注意力机制。不过问题主要是详细描述，所以可能需要集中在基本原理和核心内容上。 最后，检查是否有遗漏的重要点，比如位置编码，因为自注意力本身不考虑序列顺序，需要位置信息。可能需要在自注意力部分补充这一点，确保解释完整。 总结下来，结构应该是：定义、动机、核心原理（包括计算步骤和类型）、应用、优缺点，以及可能的扩展如多头注意力。这样用户能全面理解注意力机制，无论是理论还是应用层面。</think>注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中的一种核心方法，通过动态分配权重使模型聚焦于输入数据的关键部分。它最初应用于机器翻译，现已成为自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域的核心技术。 --- ### **1. 核心思想** - **模仿人类注意力**：人类在处理信息时会自动忽略次要内容，集中关注重点。注意力机制赋予模型类似能力，使其能自动学习输入数据不同部分的重要性。 - **动态权重分配**：为输入序列中的每个元素生成权重，权重越大代表该元素对当前任务越关键。 --- ### **2. 为何需要注意力机制？** - **处理长序列的瓶颈**：传统RNN/LSTM在处理长序列时存在梯度消失或内存限制问题。 - **全局依赖建模**：CNN受限于局部感受野，而注意力可直接捕捉长距离依赖关系。 - **提升可解释性**：通过可视化注意力权重，可理解模型的决策依据。 --- ### **3. 核心原理** #### **(1) 基本结构** 注意力机制通常包含三个要素： - **Query（查询）**：当前需要生成输出的目标位置（如解码器的隐状态）。 - **Key（键）**：输入序列的每个元素对应的标识（如编码器的隐状态）。 - **Value（值）**：输入序列的实际内容，通常与Key相同。 #### **(2) 计算步骤** 1. **相似度计算**：通过Query与每个Key的匹配度计算注意力得分。 - 常用方法：点积（Dot Product）、加性（Additive）、缩放点积（Scaled Dot-Product）。 2. **权重归一化**：使用Softmax将得分转换为概率分布。 ```python attention_scores = softmax(Q * K^T / sqrt(d_k)) # d_k为Key的维度 ``` 3. **加权求和**：用权重对Value进行加权，得到上下文向量（Context Vector）。 ```python context = attention_scores * V ``` --- ### **4. 注意力类型** #### **(1) 软注意力 vs 硬注意力** - **软注意力**：对所有输入位置分配连续权重（可微分，适合梯度下降）。 - **硬注意力**：随机选择单一位置聚焦（不可微分，需强化学习）。 #### **(2) 自注意力（Self-Attention）** - **特点**：Query、Key、Value均来自同一输入序列。 - **应用**：Transformer的核心，用于捕捉序列内部的长距离依赖。 - **公式**： ``` Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / sqrt(d_k)) V ``` #### **(3) 交叉注意力（Cross-Attention）** - **特点**：Query来自一个序列，Key/Value来自另一序列。 - **应用**：机器翻译中解码器关注编码器的输出。 #### **(4) 多头注意力（Multi-Head Attention）** - **原理**：将Q、K、V拆分为多个子空间，并行计算多个注意力头，最后拼接结果。 - **优势**：捕捉不同子空间的特征（如局部/全局、语法/语义）。 --- ### **5. 应用场景** - **NLP**： -
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