Attention 模型

最新推荐文章于 2025-09-18 17:52:48 发布
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博客围绕 Attention 模型展开，虽暂无具体内容，但可推测会涉及该模型的原理、应用等信息技术相关关键信息。

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Attention模型和Transformer模型
AI_000916的博客
11-09 470
14.1.1节讲解了Attention模型在Seq2Seq机器翻译中的应用。实际上，Attention作为一个近些年异常火爆的模型，有着广泛的应用。本节将介绍Attention模型的通用形式。我们通过类比了解一下Attention模型。家长带孩子去玩具店买玩具（一共有 n 个玩具），孩子自己挑玩具，用模型预测家长是否会在玩具店消费（只预测是否购买，不关心具体购买的玩具是什么）。每个玩具都有两类特征：1-形状,颜色,功能等；2-价格,安全性,益智性等。第一类特征主要用来吸引孩子；
精选资源
基于Bi-LSTM-Attention模型的人体行为识别算法
02-06
针对长短时记忆网络(LSTM)不能有效地提取动作前后之间相互关联的信息导致行为识别率偏低的问题,提出了一种基于Bi-LSTM-Attention模型的人体行为识别算法。该算法首先从每个视频中提取20帧图像,通过Inceptionv3模型...
深度学习的Attention模型
weixin_34184561的博客
10-12 229
前言 前面看到谷歌发表的运用在机器翻译上的论文《Attention is all you need》，很是让人惊讶，这是一种全新的模型，与之前的经典的seq2seq模型改动较大，它完全摒弃了RNN或CNN神经网络，大大简化了模型的复杂度，而且效果还相当好。当然Attention模型可以单独使用，但这篇文章我们来看看Attention的机制及怎么与经典的seq2seq结合。 seq2seq 前面我们...
大模型之attention
最新发布
weixin_44245188的博客
09-18 1089
MHA（Multi-head Attention）是标准的多头注意力机制，h个Query、Key 和 Value 矩阵。MQA（Multi-Query Attention）是多查询注意力的一种变体，也是用于自回归解码的一种注意力机制。与MHA不同的是，MQA 让所有的头之间共享同一份 Key 和 Value 矩阵，每个头只单独保留了一份 Query 参数，从而大大减少 Key 和 Value 矩阵的参数量。GQA（Grouped-Query Attention）是分组查询注意力，
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
02-04 492
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...
注意力模型（Attention Model）
csdn_xmj的博客
08-01 5605
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
数据科学领域GRU-Attention模型的MATLAB实现及应用
07-29
首先阐述了GRU和Attention机制的基本概念及其优势，然后详细讲解了如何利用MATLAB读取本地EXCEL数据，构建GRU-Attention模型，定义各层结构，设置训练参数，最终完成模型训练。文中还附有详细的代码示例和注释，帮助...
基于VMD-CNN-BiGRU-Attention模型的风速时间序列预测Matlab实现 - Attention
07-31
首先，利用VMD将风速数据分解为多个IMF分量，然后分别使用CNN-BiGRU-Attention模型对每个分量进行预测，最后将各分量的预测结果相加以获得最终的风速预测值。文中提供了完整的代码框架和详细注释，适合初学者快速...
基于CNN-BiLSTM-Attention模型的网络入侵检测方法Python源码
04-24
基于CNN-BiLSTM-Attention模型的网络入侵检测方法Python源码基于CNN-BiLSTM-Attention模型的网络入侵检测方法Python源码基于CNN-BiLSTM-Attention模型的网络入侵检测方法Python源码基于CNN-BiLSTM-Attention模型的...
基于Python的CNN-LSTM-Attention模型实现多变量与单变量时间序列预测 LSTM 基于Python的CNN-LSTM-Attention模型：实现时间序列预测及多变量、单变量预测的灵
05-16
目标是帮助读者掌握如何构建和调优CNN-LSTM-Attention模型，从而实现高效的时间序列预测。 其他说明：文中提供了详细的步骤指导，使读者能够在实践中理解和应用这一先进的深度学习模型。同时，强调了模型的灵活性，...
attention模型
Abraham Ben
08-28 1356
以机器翻译为例说明： 普通的RNN机器翻译模型: 次结构弱点在于当target句子太长时，前面encoder学习到的embedding vector(红边框)可能会被后面的decoder遗忘。因此改进版本如下: 这样，每次在输入target的word的时候，除了可以看到上一个word,还可以看到最开始encoder学习到的embedding vector. 但是次结构的问题有： 只用一个emebdding vector代替一整个sequence, 可能最开始读入encoder的word最后算embe
Attention模型
weixin_34241036的博客
08-24 151
1、注意力模型的直观理解 我们以前用过这种Seq2Seq的编码解码架构（a Encoder-Decoder architecture）来完成机器翻译的任务。当使用RNN读入一个句子时候，另一个就会输出一个句子。这种模型对于短句子有用，但是长句子却效果不好。如图： 可以看到随着句子长度增长，Ble...
注意力模型---Attention Model
CSTGYinZong的博客
08-09 7120
Neural machine translation by jointly learning to align and translate”这篇论文提出了soft Attention Model，并将其应用到了机器翻译上面。所谓Soft意思是在求注意力分配概率分布的时候，对于输入句子X中任意一个单词都给出个概率，是个概率分布。下面介绍一下理论文中提到的公式在原版的Seq2Seq和添加了attention机制的Seq2Seq相比，在公式上的差别就是在式子Si中的C有没有i。...
深度学习中的注意力机制(Attention Model)
Abner
11-05 5088
注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型的身影。所以，了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很大的必要。
浅谈Attention模型
苗_的博客
02-25 807
目录 前言 正文 hard attention soft attention global attention local attention self-attention 总结 前言 我们先简单聊下 attention 模型的引入。以基于 seq2seq 模型的机翻为例，如果 decoder 只用 encoder 最后一个时刻输出的 hidden state， 可能会有两个问题： encoder 最后一个 hidden state， 与句子末端词汇的关联较大，难以保留句子起始部分的信
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