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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本文深入解析Attention机制的核心公式，通过理论讲解与代码实现相结合的方式，让读者全面理解Attention机制的工作原理及其在深度学习领域的应用。
【NLP】第五章：注意力机制Attention
因为热爱所以坚持
12-12 2154
五、注意力机制Attention 在讲Transformer之前，我先把注意力机制Attention单独拿出来先讲一下。 一是因为attention是Transformer中非常关键的技术，也是transformer之所以区别其他模型的关键之处。但是transformer本身的架构就非常复杂了，到真正开讲transformer时才讲attention，transformer的篇幅就会又臭又长，所以这里我单独把attention先提出来讲。 二是因为attention从2016年被transformer
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 1552
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。
Attention 总结(全)
03-30 1268
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
03-04 283
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
10-26 213
https://www.zhihu.com/question/68482809
Attention的梳理、随想与尝试
hellozhxy的博客
06-21 3302
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
10-08 569
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...
CV中的Attention机制总结
一直特立独行的猫
04-11 1万+
SENet注意力机制的理解与PyTorch实现什么是注意力机制 什么是注意力机制 注意力机制是深度学习常用的一个小技巧，它有多种多样的实现形式，尽管实现方式多样，但是每一种注意力机制的核心都是类似的，就是注意力。 注意力机制的核心重点就是让网络关注到它更需要关注的地方。 当我们使用卷积神经网络去处理图片的时候，我们会更希望卷积神经网络去注意应该注意的地方，而不是什么都关注。我们不可能手动去调节需要注意的地方，这个时候，如何让卷积神经网络去自适应的注意重要的物体变得极为重要。 注意力机制就是实现网络自适应注
Attention机制介绍
qq_44087933的博客
03-10 1839
  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
05-25 652
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
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 2706
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 8663
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 6187
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 1997
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 3385
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
12-15 866
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 3131
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
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...
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