自然语言处理——注意力机制

最新推荐文章于 2025-03-14 21:45:08 发布
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分类专栏： 机器学习 深度学习 文章标签： 注意力机制 自然语言处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010945683/article/details/79843240
博客涉及自然语言处理领域，提及注意力机制。虽内容仅给出许可协议，但从标签可知核心围绕自然语言处理里的注意力机制展开。

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AI大白话（四）：自然语言处理——AI是如何理解和生成人类语言的？
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
03-20 1179
在了解了AI、机器学习、深度学习后，我们来了解一下NLP，自然语言处理，AI大白话（四）：自然语言处理——AI是如何理解和生成人类语言的？
视觉 注意力机制——通道注意力、空间注意力、自注意力
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【自然语言处理四】注意力机制
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自然语言处理中的注意力机制是干什么的？
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谈神经网络中注意力机制的论文和博客都不少，但很多人还是不知道从哪看起。于是，在国外问答网站Quora上就有了这个问题：如何在自然语言处理中引入注意力机制？ 技术主管Nikhil Dandekar做出了一个简要的回答： 概括地说，在神经网络实现预测任务时，引入注意力机制能使训练重点集中在输入数据的相关部分，忽略无关部分。 注意力是指人的心理活动指向和集中于某种事物的能力。比如说
自然语言处理中注意力机制综述
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https://www.toutiao.com/a6655120292144218637/         目录 1.写在前面 2.Seq2Seq 模型 3.NLP中注意力机制起源 4.NLP中的注意力机制 5.Hierarchical Attention 6.Self-Attention 7.Memory-based Attention 8.Soft/Hard A...
【一起入门NLP】中科院自然语言处理第9课-NLP中的注意力机制（Attention）
vector的博客
01-02 3102
专栏介绍：本栏目为 “2021秋季中国科学院大学胡玥老师的自然语言处理” 课程记录，不仅仅是课程笔记噢～ 如果感兴趣的话，就和我一起入门NLP吧???? 目录传统注意力机制注意力结构软注意力机制硬注意力机制注意力机制优势与不足注意力????编码????机制单一向量编码不同序列间编码同一序列自编码：自注意力多头注意力 注意力机制实际上是一个????加权求和模块???? 加权求和模块 ：神经网络中的一个组件，可以单独使用，但更多地用作网络中的一部分。 传统注意力机制 注意力结构 输入：Q，K（集合）
NLP自然语言处理：深入探索Self-Attention——自注意力机制详解
jun778895的博客
11-10 1012
这意味着，第 (i) 个元素的输出向量 (b_i) 是所有输入元素的值向量 (v_j) 通过对应的注意力权重 (\hat{\alpha}_{i,j}) 加权后得到的。通过softmax函数，每个 (\alpha_{i,j}) 被转换成 (\hat{\alpha}_{i,j})，表示第 (i) 个元素对第 (j) 个元素的相对关注权重。k)，和(W^v)）线性映射为查询向量（Query vector，(q)）、键向量（Key vector，(k)）和值向量（Value vector，(v)）。
自然语言处理中张量积注意力机制的应用与优化
01-16
内容概要：本文介绍了张量积注意力（Tensor Product Attention，TPA）这一新颖的关注机制及其改进的语言模型架构——张量积注意力变换器（T6）。针对大型语言模型（LLMs）处理更长输入序列的需求，传统的多头注意...
深度学习基础 —— 构建基于 Transformer 的自然语言处理应用.pdf
03-24
### 深度学习基础 —— 构建基于 Transformer 的自然语言处理应用 #### 一、自然语言处理的发展与重要性 在过去十年间，自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)的应用取得了巨大的进步，其影响力遍及各行...
nlp中的Attention注意力机制+Transformer详解
01-27
根据通用近似定理，前馈网络和循环网络都有很强的能力。但为什么还要引入注意力机制呢？计算能力的限制：当要记住很多“信息“，模型就要变得更复杂，然而目前计算能力依然是限制神经网络发展的瓶颈。 优化算法的限制：虽然局部连接、权重共享以及pooling等优化操作可以让神经网络变得简单一些，有效缓解模型复杂度和表达能力之间的矛盾；但是，如循环神经网络中的长距离以来问题，信息“记忆”能力并不高。 可以借助人脑处理信息过载的方式，例如Attention机制可以提高神经网络处理信息的能力。当用神
NLP-注意力机制论文（2018-2019）
01-30
自然语言处理最新注意力机制论文（2018-2019），包含ACL、EMNLP、IJCAI、AAAI会议论文，英文文献，共118篇。
NLP自然语言处理-Attention注意力机制
qq_41617848的博客
01-27 783
1、 概述 注意力机制其实在每个人在接受数据的时候所对重要性特征的表现，比如一个手机销售员介绍一款手机，男生、女生对手机介绍的重点是不同的，男生更加注意6G+256G，最新骁龙处理器；女生更加注意xx亮樱桃色，粉红色新款手机。 2、说明 对于这种注意力机制，其实就是人脑和人眼对现实世界的大量数据的过滤，只抓住每个人自己注意的重点。这里我们就可以把人也当作一个注意力模型，其实就是大量的数据通过注意力模型，输出数据特征。 3、使用 计算机视觉：我们先用视觉的注意力方案就是，因为可以很直观的看到模型是怎么注
自然语言处理（十二）：注意力机制
GeniusAng的博客
01-07 1432
自然语言处理（十二）：注意力机制
[自然语言处理入门]-NLP中的注意力机制
一位不是很硕的鉴伪方向硕士
01-30 4825
本章的主要内容有： 注意力机制概述 传统注意力机制 注意力编码机制 1、注意力机制概述 注意力机制简单来说就是：加权求和机制/模块 加权求和模块 ：神经网络中的一个组件，可以单独使用，但更多地用作为网络中的一部分。 2、传统注意力机制 2.1 注意力模块结构 1、注意力模块结构如下图所示： 功能：对于集合 K ，求相对 Q 各个元素的权重，然后按权重相加形成 Q 要的结果 2、注意力模块计算的步骤如下： 步骤1：计算 f ( Q ,Ki ) 步骤2：softmax（f ( .
自然语言处理: 第五章Attention注意力机制
victor_manches的博客
07-18 646
Attention（来自2017年google发表的），顾名思义是注意力机制，字面意思就是你所关注的东西，比如我们看到一个非常非常的故事的时候，但是其实我们一般能用5W2H就能很好的归纳这个故事，所以我们在复述或者归纳一段文字的时候，我们肯定有我们所关注的点，这些关注的点就是我们的注意力，而类似How 或者when 这种不同的形式就成为了Attention里的多头的机制。
如何理解自然语言处理中的注意力机制？ | 技术头条
优快云资讯
03-11 3059
作者 | yuquanle 责编| 郭芮 你的颜值及格没？人工智能测试？ https://edu.csdn.net/topic/ai30?utm_source=csdn_bw 近些年来，注意力机制一直频繁的出现在目之所及的文献或者博文中，可见在nlp中算得上是个相当流行的概念，事实也证明其在nlp领域散发出不小得作用。这几年的顶会paper就能看出这一点。本文深入浅出地...
深度学习自然语言处理（NLP）基础——自注意力机制原理详解、Transformer、BERT、RNN等
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03-14 1895
NLP（自然语言处理）​​定义：NLP 是人工智能的一个分支，致力于让计算机理解、处理和生成人类语言。​任务文本分类（如情感分析）机器翻译问答系统文本生成命名实体识别等等。​技术发展早期：基于规则的方法（如正则表达式、语法分析）。中期：基于统计的方法（如隐马尔可夫模型、条件随机场）。现代：基于深度学习的方法（如 RNN、LSTM、Transformer）。​定义：Transformer 是一种基于 ​自注意力机制（Self-Attention）​。
自然语言处理注意力机制
01-25
### 自然语言处理中的注意力机制解释 在自然语言处理领域，注意力机制允许模型聚焦于输入序列中更为重要的部分。这种能力显著提升了模型对于不同上下文的理解精度[^2]。 #### 注意力机制的工作原理 传统的循环神经网络（RNN）及其变体如长短时记忆网络（LSTM），被迫按照固定顺序逐词处理文本数据，即使某些词语的重要性远超其他位置上的词汇[^4]。相比之下，带有注意力机制的模型能够动态调整权重分配给各个时间步长下的隐藏状态向量。具体来说，在解码阶段生成目标语句的过程中，每一步都会计算源端各时刻特征表示的关注度得分，并据此加权求和得到最终用于预测下一个字符或单词的情境向量。 这一过程可以通过下面简化版公式来描述： $$c_t=\sum_{i=1}^{T_x}\alpha_{ti}h_i\tag{1}$$ 其中$c_t$代表当前时刻t处的情景向量；$\alpha_{ti}$为对应第i个编码器输出$h_i$所获得的概率分布值之一，即所谓的“注意分数”。 ```python import numpy as np def calculate_attention_score(query, key): """Calculate attention scores between query and keys.""" return np.dot(query.T, key) query = np.random.rand(50,) # Query vector with dimensionality d_k key = np.random.rand(d_k, T_x) # Key matrix where each column corresponds to an encoder output h_i attention_scores = calculate_attention_score(query, key) softmaxed_scores = softmax(attention_scores / sqrt(d_k)) context_vector = np.dot(key, softmaxed_scores).reshape(-1,) ``` 通过上述方式构建起来的注意力层不仅增强了对长期依赖关系的学习效果，还使得训练更加稳定高效。更重要的是，它赋予了我们直观理解并可视化内部运作流程的可能性——借助热图等形式展示哪些区域被给予了更多关注，从而帮助研究人员更好地调试优化算法性能。
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