attention model

最新推荐文章于 2021-08-01 22:43:31 发布
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#自然语言处理 #深度学习

本文主要探讨了深度学习和自然语言处理中Attention机制的应用和发展，包括AttentionModel的基本概念及其在不同场景下的应用案例，如多级注意力卷积神经网络进行关系分类等。






自然语言处理中的Attention Model：是什么及为什么

深度学习和自然语言处理中的attention和memory机制

以Attention Model为例谈谈两种研究创新模式

encoder-decoder框架和attention mechanism两种研究


深度学习中的Attention模型介绍及其进展

Recurrent Visual Attention源码解读

聚焦机制DRAM(Deep Recurrent Attention Model)算法详解

论文阅读 - 《Relation Classification via Multi-Level Attention CNNs》

Attention in a Convolutional Neural Net

论文阅读 - 《Neural Sentiment Classification with User and Product Attention》

论文阅读 - 《Neural Relation Extraction with Selective Attention over Instances》



Attention Model（注意力模型）学习大全
qq_41853758的博客
10-03 6692
深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型，举个例子来说，当我们观赏一幅画时，虽然我们可以看到整幅画的全貌，但是在我们深入仔细地观察时，其实眼睛聚焦的就只有很小的一块，这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上，也就是说这个时候人脑对整幅图的关注并不是均衡的，是有一定的权重区分的。这就是深度学习里的Attention Model的核心思想。 AM刚开始也确实是应用在图像...
注意力机制——Recurrent Attention Model（RAM）
weixin_50752408的博客
03-16 1645
重构损失函数的目的是通过生成的注视点将原始图像重建为输入图像，并使用 mu 和 sigma 计算生成的图像和原始图像之间的差异。为了实现这一点，RAM引入了一个可学习的“注意力模块”，该模块可以在每个时间步骤中选择感兴趣的区域，并生成与该区域相关的特征图。注意力模块负责选择感兴趣的区域，并生成局部特征图，而RNN分类器则使用这些局部特征图来预测图像的类别。RAM旨在模仿人类视觉系统的注意力机制，即在不同的时间点将视线聚焦于图像的不同部分，以便对其进行更深入的处理。
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料
weixin_33708432的博客
04-07 8137
转载自机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多． 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感...
Decomposable Attention Model
07-04
Decomposable Attention Model for Natural Language Inference
注意力attention机制在CV中的讲解.pptx
05-18
B站讲解视频的PPT https://www.bilibili.com/video/BV1SA41147uA/
Attention Model（注意力模型）思想初探
weixin_34413103的博客
09-29 689
1. Attention model简介 0x1：AM是什么 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型，举个例子来说，当我们观赏一幅画时，虽然我们可以看到整幅画的全貌，但是在我们深入仔细地观察时，其实眼睛聚焦的就只有很小的一块，这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上，也就是说这个时候人脑对整幅图的关注并不是均衡的，是有一定的权重区分的。这就是深度学习里的Atte...
自然语言处理中的Attention Model：是什么及为什么
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张俊林的博客
01-20 11万+
  /* 版权声明：可以任意转载，转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/                                                        author: 张俊林                                                  （想更系统地学习深度学习知识？请参考：深度学习枕边书） 要是关注深度学习在自然...
A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization
04-17
这是一个视频的字幕，使用方法见这里：https://blog.youkuaiyun.com/yj13811596648/article/details/89354314
Recurrent attention model for pedestrian attribute recognition.pdf
03-14
在深度学习领域，循环神经网络（RNN）和注意力模型（Attention Model）已被证明在处理具有复杂结构的数据（如视频）时具有超强的能力。RNN擅长学习上下文相关性，而注意力模型能够突出特征图上感兴趣区域的位置。...
residual attention model
11-28
**Residual Attention Model** 在深度学习领域，Residual Attention Model是一种结合了ResNet（残差网络）和Attention机制的图像识别模型。ResNet是2015年提出的，旨在解决深度神经网络中的梯度消失和爆炸问题，...
深度学习方法（九）：自然语言处理中的Attention Model注意力模型
weixin_30408675的博客
02-04 495
欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.youkuaiyun.com/xbinworld。 技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术感兴趣的同学加入。 上一篇博文深度学习方法（八）：Encoder-Decoder模型，基本Sequence to Sequence模型描述了基本的Encoder-Decoder模型，在作为翻译模型的时候，这种基本的Encoder...
Attention model 注意力模型
DecafTea的博客
12-16 227
1. Encoder：Bi-RNN x(1:T): input sequence with the length of T a(1:T)：hidden state/ activation value/ history vector, 表示当前与之前的信息存储 a(0), a(end): 起始/终止符的a a‘(1:T)：concatenate 正向&逆向的history vector -->a(t) and <–a(t)。 2. Decoder： s：为与a区别，标记为s y^(1:
注意力模型（Attention Model）
csdn_xmj的博客
08-01 5612
来源：Coursera吴恩达深度学习课程 在注意力模型直观理解中我们看到注意力模型如何让一个神经网络只注意到一部分的输入句子。当它在生成句子的时候，更像人类翻译。让我们把这些想法转化成确切的式子，来实现注意力模型（Attention Model）。 如上图所示，我们先假定有一个输入句子，并使用双向的RNN（bidirectional RNN），或者双向的GRU或者双向的LSTM，去计算每个词的特征（features）。实际上GRU和LSTM经常应用于这个，可能LSTM更经常一点。对于前向传播（for
从2017年顶会论文看Attention Model - PaperWeekly 第50期
Paper weekly
10-11 975
作者丨黄瑾 学校丨中国人民大学在读硕士 研究方向丨数据挖掘，人工智能 1. 前言 2017 年 KDD，Sigir 以及 Recsys 会议被接收的论文早已公示，本文对这些会议中 Attention Model 相关的 10 篇论文进行了整理，主要包括 Attention Model 的变型与应用。其中文中部分内容不是原创，有争议的请联系我。
Attention Model
我的专栏
01-04 488
- Hard Attention/Soft Attention[attention model survey](https://arxiv.org/abs/1601.06823) - Self-Attention[1](https://arxiv.org/abs/1705.04304) [2](https://arxiv.org/abs/1703.03130) 类似 NMT的[cover
Attention model
qq_40900196的博客
04-03 371
Attention model Attention 机制在语音识别、机器翻译和词性标注等序列化 数据中表现非凡，attention 机制可以单独使用，也可以在其他 混合模型中作为其他混合模型的层使用，可以放在文本向量输 入层之后也可以放在其他网络模型训练数据之后，通过对数据 进行自动加权变换，把两个不同的部分联系起来，突出重点的 词语，使整个系统表现出更好的性能。Attention 机制类似人脑...
Attention model-注意力模型
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04-13 243
Attention model 简单理解下注意力模型 看上图，如果去掉注意力机制，直接将下面部分最后一个时间步的输出作为第一个上下文context，就是一般的RNN模型。这种模型的一个问题是，例如在做翻译的时候，一个很长的句子，人类很难一下子读完然后翻译，应该是读几个词翻译一下，即翻译出来的句子的前几个词与原句的前几个词关系更相关，注意力更关注前几个词，注意力机制做的也就是这个工作。 每个上下文context，引入注意力机制后，它的值应该上个时间步的输出加上以注意力作为权重的Encoder的值之和。 α&
Attention Model详解
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03-18 515
在Encoder-Decoder框架中，在预测每一个yi时对应的语义编码c都是一样的，也就意味着无论句子X中的每个单词对输出Y中的每一个单词的影响都是相同的。这样就会产生两个弊端：一是语义向量无法完全表示整个序列的信息，再者就是先输入的内容携带的信息会被后输入的信息稀释掉，或者说，被覆盖了。输入序列越长，这个现象就越严重。这就使得在解码的时候一开始就没有获得输入序列足够的信息， 那么解码的准确度自然也就要打个折扣了。 　　为了解决上面的弊端，就需要用到我们的Attention Model（注意力模型）来解决
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