浅谈Attention与Self-Attention的前世今生

本文探讨了Attention和Self-Attention的起源、计算过程及其在自然语言处理中的应用。Self-Attention通过计算文本内部元素之间的相似度,提高了模型对长期依赖关系的捕捉能力和并行计算效率,对比CNN,其优势在于更短的路径长度和可变大小的感知野。

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目录

浅谈Attention与Self-Attention的前世今生

前言

Attention是什么?

广义注意力机制

Self Attention

Attention和Self-Attention的计算公式?

 Attention的计算过程讲解

Attention和Self-Attention的区别?

Attention scoring functions

 Scaled dot-product attention

Additive attention

Self Attention机制的优越之处

Self-Attention的优点(相较于CNN而言):

Self-Attention归纳如下:

Self-attention的优点归纳为以下:

参考资料:


浅谈Attention与Self-Attention的前世今生

前言

2017年的某一天,Google 机器翻译团队发表了《Attention is All You Need》这篇论文,犹如一道惊雷,Attention横空出世了!(有一说一,这标题也太他喵嚣张了……)

   

很快Attention就被推上了神坛,搭载着犹如核弹的Transformer,Bert出现了,在NLP的各个任务上屠榜,后来预训练

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