A Self-Attention Setentence Embedding 阅读笔记

最新推荐文章于 2024-06-16 09:35:24 发布
原创 最新推荐文章于 2024-06-16 09:35:24 发布 · 460 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文利用self-attention的方式去学习句子的embedding，表示为二维矩阵，而不是一个向量，矩阵中的每一行都表示句子中的不同部分。模型中使用了self-attention机制和一个特殊的regularization term

总结

以往论文中常用的句子表示为一维向量，但是这只能表达句子的一部分信息，为此作者提处一种self-attentive机制，并基于此机制，将句子表示为一个2维矩阵，使得句子的信息尽可能多的得到保留，同时为了使得句子的信息尽可能多的保留，即行与行之间尽可能差异化，作者使用了Frobenius范数惩罚项


参考连接：

https://www.jianshu.com/p/87108d836c63

https://blog.youkuaiyun.com/john_xyz/article/details/80650677

https://blog.youkuaiyun.com/guoyuhaoaaa/article/details/78701768

[NLP论文阅读] A STRUCTURED SELF-ATTENTIVE SENTENCE EMBEDDING
jx00109的博客
10-25 9363
这篇文章提出了使用self-attention技术来生成可解释句子向量的模型。通常我们使用向量(vector)来表示单词、短语或者句子向量，在这篇文章中，作者提出可以使用二维句子来表示句子，矩阵的每一行表示句子的不同部分。
A Structured Self-attentive Sentence Embedding 论文笔记
每天起床第一句要给自己打个气
10-10 497
笔记原文地址:http://chenhao.space/post/e76a9f9c.html 摘要 论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.03130 本篇论文提出了一种基于自注意力机制（自注意力机制是注意力机制的改进，其减少了对外部信息的依赖，更擅长捕捉数据或特征的内部相关性）的sentence embedding。 sentence embedding模型用 2-D m...
论文笔记：A Structured Self-Attentive Sentence Embedding
a1424262219的博客
08-19 365
A Structured Self-Attentive Sentence Embedding ICLR 2017 2018-08-19 14:07:29 Paper：https://arxiv.org/pdf/1703.03130.pdf Code（PyTorch）:https://github.com/kaushalshetty/Structured-Self-Atte...
自注意力机制《A Self-Attention Setentence Embedding》
pangxing6491的博客
05-31 709
自注意力机制： https://blog.youkuaiyun.com/john_xyz/article/details/80650677
A STRUCTURED SELF-ATTENTIVE SENTENCE EMBEDDING【论文笔记】
Chevalier的博客
07-03 278
一、Background   在学习单个词的语义上有意义的分布式表示方面已经取得了很大进展，比如word emebddings。另外，要获得满意的短语和句子表示仍然有很多的工作要做。这些方法通常可以分为两大类：通用的embedding，无监督学习训练得到，包括SkipThought vectors、ParagraphVector等等。另外一种是特定任务监督训练得到的，通常与下游应用相关。一般来说，...
Self-attention（李宏毅2022
linyuxi_loretta的博客
10-17 1155
此前，我们network的input都是一个向量，输出可能是一个数值或者一个类别。但是假设我们需要输入的是一排向量，并且向量的个数可能会发生改变，这个时候要怎么处理。将单词表示为向量的方法：One-hot Encoding。我们可以用很长的一个向量，来表示世界上所有的东西，但是这里有一个问题，它假设所有的词汇都是没有关系的，比如猫和狗，都是动物，但是这样没有办法把它分类在一起，没有语义的资讯。另一个方法是Word Embedding：我们给每个词汇一个向量，这个向量里有语义的信息。
Structured-Self-Attentive-Sentence-Embedding:结构化自注意句子嵌入的TensorFlow实现
05-18
2. **Attention Mechanism**：自注意力（Self-Attention）是深度学习中的一种机制，特别是在自然语言处理领域，它允许模型在生成句子表示时权重不同位置的信息，提高了模型对关键信息的捕捉能力。 3. **Sentence ...
自注意机制论文学习: On the Relationship between Self-Attention and Convolutional Layers
qq_39751437的博客
07-27 2284
背景 transformer的提出对NLP领域的研究有很大的促进作用，得益于attention机制，特别是self-attention，就有研究学者将attention/self-attention机制引入计算机视觉领域中，也取得了不错的效果[1][2]。该论文[4]侧重于从理论和实验去验证self-attention[3]可以代替卷积网络独立进行类似卷积的操作，给self-attention在图像领域的应用奠定了坚实的基础 论文理论部分 （1）多头自注意机制 定义X∈RT×DinX\in \math
python attention机制_[深度应用]·Keras实现Self-Attention文本分类（机器如何读懂人心）...
weixin_42349261的博客
03-01 1081
[深度应用]·Keras实现Self-Attention文本分类(机器如何读懂人心)笔者在[深度概念]·Attention机制概念学习笔记博文中，讲解了Attention机制的概念与技术细节，本篇内容配合讲解，使用Keras实现Self-Attention文本分类，来让大家更加深入理解Attention机制。一、Self-Attention概念详解了解了模型大致原理，我们可以详细的看一下究竟Sel...
（阅读笔记）A STRUCTURED SELF-ATTENTIVESENTENCE EMBEDDING
weixin_40088262的博客
09-28 591
与 KL 散度惩罚相比，此项仅消耗三分之一的计算量：使用 A 的点积及其转置，减去单位矩阵，作为冗余的度量。(a) 和 (b) 显示了矩阵嵌入的 30 行中的 6 行所采取的详细注意力，而 (c) 和 (d) 通过总结所有 30 个注意力权重向量来显示整体注意力。由于 H 的大小为n*2u，注意力权重向量 a 的大小为n。为了将可变长度的句子编码为固定大小的嵌入，通过将H 中的 n 个 LSTM 隐藏向量的线性组合来实现这一点。作者不使用向量，而是使用二维矩阵来表示嵌入，矩阵的每一行都参与句子的不同部分。
A Structured Self-attentive Sentence Embedding
09-01
A Structured Self-attentive Sentence Embedding
A Structured Self-Attentive Sentence Embedding
ssk_csdn的博客
11-13 663
A Structured Self-Attentive Sentence Embedding 标签： 论文笔记 Abstract 本论文通过引入self-attention机制提出一种新的模型抽取一种可解释的句子嵌入向量。使用2-D矩阵，每行表示句子的不同部分。本文提出self-attention机制和一种特殊的regularization term。并且能可视化地显示嵌入向量对句子每部分的表示...
读书笔记16：A structured self-attentive sentence embedding（ICLR 2017）
b224618的博客
09-06 1856
https://arxiv.org/pdf/1703.03130.pdf 本文在其他文章中被提到过，被称作attentive pooling 本文的摘要开门见山，不介绍背景，不介绍别人的工作，直接就说本文提出了一个新的获取可解释的sentence embedding的方法，是通过self-attention实现的。用2D matrix代表embedding，而不是使用vector（由此推测主流...
Structured-Self-Attentive-Sentence-Embedding：革命性的句子嵌入技术
gitblog_00001的博客
06-16 300
Structured-Self-Attentive-Sentence-Embedding：革命性的句子嵌入技术 项目介绍 Structured-Self-Attentive-Sentence-Embedding 是一个开源项目，旨在实现 IBM 和 MILA 联合发表的论文《A Structured Self-Attentive Sentence Embedding》。该项目通过深度学习技术，特别...
【论文阅读翻译】A STRUCTURED SELF - ATTENTIVE SENTENCE EMBEDDING
weixin_44783277的博客
08-25 739
【论文阅读翻译】A STRUCTURED SELF - ATTENTIVE SENTENCE EMBEDDINGAbstruct1. Introducion2. Approach2.1 Model2.2 Penalization Term2.3 Visualization3. Related Work4. Experimental Results4.1 Author Profiling4.2 Sentiment Analysis4.3 Textual Entailment4.4 Exploratory Ex
论文：A Structured Self-attentive Sentence Embedding翻译笔记（结构化的自注意力句子嵌入）
weixin_56242678的博客
03-28 983
论文：A Structured Self-attentive Sentence Embedding翻译笔记（结构化的自注意力句子嵌入）
[ICLR2017]A Structured Self-attentive Sentence Embedding
Deep Learning and NLP Farm
08-14 1722
为了更好地表示句子的内在含义，本文提出了一种 self-attention mechanism , 可以从 r（超参数）个方面刻画句子的特性。不同于其他的使用attention的任务，本文只有一个input，对该句子进行 self-attention模型由两部分组成（1）bilstm , H 的矩阵大小是n*2u (
《A Self-Attention Setentence Embedding》阅读笔记及实践
JohnSon
06-11 5818
算法原理 本文利用self-attention的方式去学习句子的embedding，表示为二维矩阵，而不是一个向量，矩阵中的每一行都表示句子中的不同部分。模型中使用了self-attention机制和一个特殊的regularization term。 假设我们有一个句子SSS, 包含nnn个单词 S=(w1,w2,w3,...,wn)S=(w1,w2,w3,...,wn)S = (w_1...
Sentence Embedding：自注意力机制
qq_39778575的博客
10-07 1429
论文：ICLR2017-A structured self-attentive sentence embedding 梗概： 本文提出了一种基于自注意力机制的sentence embedding，自注意力机制是区别于注意力机制的，他可以减少对外部信息的依赖，只依靠自己的额输入来生成对应的注意力权重，他的权重主要是基于内部的相关性。 我们使用一个2-D的矩阵来表征一个句子，矩阵中的每一行代表句子的一个部分，从而可以更好的反映句子的不同特征，可以更好的进行之后的训练。 ...
在RapidMiner的组件中，哪个是设计为具有内部计算图定义的神经网络组件? Perceptron Attention KVQ-Attention Self-Attention Subsequence Embedding
最新发布
06-18
A[原始编号序列] --> B(Subsequence Embedding) B --> C(LSTM层) C --> D(Attention层) D --> E[分类/预测] ``` *示例：设备传感器序列分析（输入传感器ID编号 → 嵌入向量 → LSTM时序建模 → 故障预测）* ###...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值