nlp中加入attention

最新推荐文章于 2025-10-05 22:19:15 发布
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本文介绍了谷歌神经机器翻译系统的最新进展，该系统采用先进的神经网络技术，在机器翻译质量上接近人类水平。文中提及了两篇重要论文：[1]提出了通过联合学习对齐和翻译来缩小机器翻译与人工翻译之间的差距；[2]则详细探讨了使用神经网络进行序列到序列的学习方法。

http://blog.youkuaiyun.com/jteng/article/details/52864401



[1] Wu, Y., Schuster, M., Chen, Z., Le, Q. V., Norouzi, M., Macherey, W., … & Klingner, J. (2016). Google’s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation. arXiv preprint arXiv:1609.08144.
[2] Sutskever, I., Vinyals, O., & Le, Q. V. (2014). Sequence to sequence learning with neural networks. In Advances in neural information processing systems (pp. 3104-3112).
[3] Bahdanau, D., Cho, K., & Bengio, Y. (2014). Neural machine translation by jointly learning to align and translate. arXiv preprint arXiv:1409.0473.


快速理解NLP中的Attention机制
我最怜君中宵舞的博客
09-25 534
为什么需要attention机制 常规的机器翻译遵循encoder-decoder机制，其中两个模块的目的是： encoder：将输入序列x1x2x3x4....xtx_1x_2x_3x_4....x_tx1​x2​x3​x4​....xt​转换为矩阵或者向量表示C=f(x1,x2,x3....,xt)C=f(x_1,x_2,x_3....,x_t)C=f(x1​,x2​,x3​....,xt​...
【自然语言处理】Encoder-Decoder模型中Attention机制的引入
藓类少女的博客
10-12 1284
Attention机制的引入，允许Decoder在生成每个目标词时，能够动态地根据源句子的不同部分调整注意力，使得模型能够处理更长的序列，并提高生成结果的准确性。Attention机制在机器翻译等任务中取得了显著的效果，并且为之后的Transformer等模型的出现奠定了基础。
NLP——attention
chao_8899的博客
06-28 534
https://blog.youkuaiyun.com/TG229dvt5I93mxaQ5A6U/article/details/78422216 1、什么是attention、为什么提出 模仿人脑机制，时间空间注意力 为了解决序列增长的注意力不集中的问题 依托于encoder-decoder 2、attention机制原理 总述 三个阶段 query/key/va...
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
神经网络结构——CNN、RNN、LSTM、Transformer ！！
最新发布
jennycisp的博客
10-05 1955
本文将从什么是CNN？什么是RNN？什么是LSTM？什么是Transformer？四个问题，简单介绍神经网络结构。神经网络结构卷积神经网络**（CNN）：**通过卷积和池化操作有效地处理高维图像数据，降低计算复杂度，并提取关键特征进行识别和分类。循环神经网络**（RNN）：一种能处理序列数据并存储历史信息的神经网络，通过利用先前的预测作为上下文信号，对即将发生的事件做出更明智的决策。**
浅析NLP中的Attention技术
guofei_fly的博客
04-18 1401
【Reference】 遍地开花的 Attention ，你真的懂吗？ An Introductory Survey on Attention Mechanisms in NLP Problems
Attention in NLP
qq_30006593的博客
09-24 515
1.      Attention in NLP（list some important） 1.1.        Sequence to sequencelearning with neural networks 1 使用encoder-decoder模型，一个rnn以待翻译语句为输入，编码待翻译句子为中间语言，另一个rnn以上一次输出的结果为输入，解码中间语言为目标语言
自然语言处理: 第五章Attention注意力机制
victor_manches的博客
07-18 690
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。
自然语言处理中的Attention机制
qq_31267769的博客
10-15 762
Attention机制的理解 Attention机制也就是注意力机制，在自然语言处理中，就是对于一个语言序列的不同的部分给予不同的注意力，在数学上一般表现为权重，也就是对一个语言序列的各个元素加权。 对Attention机制给一个通用的定义：给定一组向量集合values，以及一个向量query，attention机制是一种根据该query计算values的加权求和的机制。这个定义来源于cs224n。 所谓attention就是这个value集和中的每个向量的权值的大小，attention机制就是用一种
NLP系列：attention和self-attention
CongliYin的博客
10-23 862
一、背景介绍 二、attention 三、self-attention 四、总结
自然语言处理面试题及其答案
03-28
### 自然语言处理(NLP)基础知识及应用 #### 1. **自然语言处理(NLP)定义及应用场景** - **定义**: 自然语言处理(NLP)是一种人工智能技术，它使计算机能够理解和生成人类语言。该技术涵盖了从文本数据中提取信息、...
基于Keras的attention实战
08-21
该代码为基于Keras的attention实战，环境配置： Wn10+CPU i7-6700 、Pycharm 2018、 python 3.6 、、numpy 1.14.5 、Keras 2.0.2 Matplotlib 2.2.2 经过小编亲自调试，可以使用，适合初学者从代码的角度了解attention机制。
NLP中的Attention总结
Fan9_的博客
06-16 1236
Attention是模拟人脑的注意力机制。人在看到一些东西，往往只关注重要的信息，而忽略其他信息。自然语言处理中的attention是对文本分配注意力权重，Attention的本质就是从关注全部变为关注重点。 1 Attention的原理 Attention的计算过程： query和key向量进行相似度计算，得到权重。 将得到的权值进行归一化，得到每个key的归一化权重。 根据权重，对value进行加权求和。 2 Attention的类型 如上图，按不同的方式，可将attention分为不同类型。
python attention机制_如何在nlp中加入attention机制？
weixin_35316354的博客
02-09 469
你好，通过阅读代码是最能搞懂知识点的方法，这里我给出pytorch版本中dot_attention的简单实现。def dot_attention(self, seq, cond, lens):"""Arguments:param seq: (b_s, m_s, h_s):param cond: (b_s, h_s):param lens: [len_1, len_2] the real len ...
加性注意力（Additive Attention）
彬彬侠的博客
02-10 1994
加性注意力（Additive Attention）是一种用于计算注意力权重的方法，最早由 Bahdanau et al. 在其 2015 年的论文《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》中提出。这种方法通过对查询（query）和键（key）进行非线性变换来计算注意力分数，再通过一个 softmax 操作来得到注意力权重。它常用于神经网络，尤其是在序列到序列（seq2seq）模型中。
NLP系列——(9)Attention
weixin_40593658的博客
05-28 609
Attention一、基本的Attention原理1.1 什么是Attention？1.2 为什么要加入Attention1.3 Attention的原理二、HAN（Hierarchical Attention Networks）的原理三、Attention实现文本分类 一、基本的Attention原理 1.1 什么是Attention？ Attention模型的基本表述可以这样理解成（个人理解...
NLP入门系列—Attention 机制
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Attention 正在被越来越广泛的得到应用。尤其是 [BERT]火爆了之后。Attention 到底有什么特别之处？他的原理和本质是什么？Attention都有哪些类型？本文将详细讲解Attention的方方面面。
注意力机制的两种常用形式-----加性注意力（Additive Attention）和点积注意力（Dot-product Attention）
m0_51200050的博客
06-28 2943
注意力机制是现代自然语言处理模型（如Transformer）的核心组件。最常用的两种注意力机制是加性注意力（Additive Attention）和点积注意力（Dot-product Attention）。加性注意力和点积注意力在理论复杂度上相似，但点积注意力更快且更节省空间，因为它可以利用高度优化的矩阵乘法代码。通过具体数据示例，我们可以看到这两种注意力机制的工作原理和实际计算过程。：利用注意力权重对值（value）：通过计算点积并除以缩放因子。类似地，计算其他相似度。类似地，计算其他相似度。
NLP（三）attention机制
更木的博客
05-17 990
核心思想 把一个query翻译成source的组合结果，组合过程中会用到的系数为key，示意图如下所示： 下图为上图的细节展开，可以看出query通过一系列key和变换函数F后得到一系列的score(s)，经过softmax归一化之后得到一系列的系数a，之后再将这些系数一一与value相乘并相加得到最终的attention value。 优缺点 优点 一步到位的全局联系捕捉 并行计算减少模型训练时间 模型复杂度小，参数少 缺点 不能捕捉语序顺序的相关信息，因为其本身是一个精致的词袋模型。 self-
深度学习自然语言处理中的Transformer模型详解
但是，我可以提供关于深度学习自然语言处理（NLP）以及Transformer模型的详细知识点。 ### 深度学习与自然语言处理 深度学习是一种机器学习方法，它通过多层神经网络从大量数据中学习复杂的模式。自然语言处理...
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