Attention in Neural Networks Some variations of attention architectures

本文探讨了神经网络中注意力机制的几种变体,包括全局注意力与局部注意力、硬注意力与软注意力、潜在注意力、基于注意力的卷积神经网络(ABCNN)以及分解注意力模型等。这些变体在不同解决方案中使用注意力机制的方式各不相同,适用于各种任务,如自然语言处理、图像识别等。通过对这些变体的了解,可以为自己的项目选择或设计合适的注意力模型。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Attention in Neural Networks Some variations of attention architectures

在这里插入图片描述

In an earlier post on “Introduction to Attention” we saw some of the key challenges that were addressed by the attention architecture introduced there (and referred in Fig 1 below). While in the same spirit, there are other variants that you might come across as well. Among other aspects, these variants differ on are “where” attention is used ( standalone, in RNN, in CNN etc) and “ho

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