图注意力模型_神经网络翻译注意力模型_如何使用keras构建注意力模型？ - 腾讯云开发者社区

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【图神经网络】向往的GAT（图注意力模型）

优点：完全不依赖于图的结构，对于inductive任务无压力缺点：（1）丢掉了图结构的这个特征，无异于自废武功，效果可能会很差（2）运算面临着高昂的成本 Mask graph attention 注意力机制的运算只在邻居顶点上进行，也就是说图1的蓝色顶点只计算和橙色顶点的注意力系数。有了相关系数，离注意力系数就差归一化了！其实就是用个softmax ? 要注意这里作者用了个 ? ，至于原因嘛，估计是试出来的，毕竟深度玄学。上面的步骤可以参考图2进行理解 ? 图2 第一步运算示意图 2.2 加权求和（aggregate）完成第一步，已经成功一大半了。第二步很简单，根据计算好的注意力系数，把特征加权求和（aggregate）一下。 ? ? 一定程度上而言，GAT会更强，因为顶点特征之间的相关性被更好地融入到模型中。 3.2 为什么GAT适用于有向图？

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图神经网络13-图注意力模型GAT网络详解

谱图方法：学习滤波器主要基于图的拉普拉斯特征，图的拉普拉斯取决于图结构本身，因此在特定图结构上学习到的谱图模型无法直接应用到不同结构的图中。这样做的好处是不需要高成本的矩阵运算，也不用事先知道图结构信息。通过这种方式，GAT可以解决谱图方法存在的问题，同时也能应用于归纳学习和直推学习问题。 GAT模型结构假设一个图有 ? 注意力机制以共享的方式应用于图中的所有边，因此它不依赖于对全局图结构的预先访问，也不依赖于对所有节点(特征)的预先访问(这是许多先前技术的限制)。不必要无向图。如果边 ? 实验设置直推学习两层GAT模型，第一层多头注意力 ? ，输出特征维度 ? （共64个特征），激活函数为指数线性单元（ELU）；第二层单头注意力，计算 ? 个特征（ ? 为分类数），接softmax激活函数；为了处理小的训练集，模型中大量采用正则化方法，具体为L2正则化； dropout；归纳学习：三层GAT模型，前两层多头注意力 ? ，输出特征维度 ?

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图深度学习入门教程（七）——残差多层图注意力模型

而是一个并行的模型，即残差连接的作用是将网络串行改成了并行。本质上起到与多通道卷积一致的效果。 3．残差结构在图神经网络中的应用如果将图卷积或是图注意力卷积层，当作一个普通的卷积层。则也可以搭建出带有残差结构的图神经网络。在这种神经网络中残差结构同样有效，可以使图神经网络模型的层数达到很深。而它的性能更由于对图卷积或是图注意力卷积层进行简单堆叠的图神经网络模型。这部分内容请参考教程三——全连接神经网络与图卷积本节代码所实现的多层GAT网络模型主要结构分为两部分，隐藏层和输出层：隐藏层：根据设置的层数进行多层图注意力网络的叠加。输出层：在隐藏层之后，再叠加一个单层图注意力网络，输出的特征维度与类别数相同。具体细节如下：损失函数：torch.nn.CrossEntropyLoss() 优化器：torch.optim.Adam 学习率：lr=0.005 将前面准备好的图对象g和节点特征features传入模型中

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注意力FM模型AFM

概述在CTR预估任务中，对模型特征的探索是一个重要的分支方向，尤其是特征的交叉，从早起的线性模型Logistic Regression开始，研究者在其中加入了人工的交叉特征，对最终的预估效果起到了正向的效果 AFM（Attentional Factorization Machines）[2]模型在FM模型的基础上，引入了Attention机制，通过Attention的网络对FM模型中的交叉特征赋予不同的权重 FM模型中的交叉特征 FM模型中包含了两个部分，一部分是线性部分，另一部分是二阶的交叉部分，其表达式如下所示： \begin{matrix} \hat{y}_{FM}\left ( \mathbf{x} AFM的网络结构在注意力FM模型AFM（Attentional Factorization Machines）中，是在FM的基础上引入了Attention机制，通过Attention网络学习到每个交叉特征的权重总结 AFM模型在FM模型的基础上，引入了Attention机制，通过Attention的网络对FM模型中的交叉特征赋予不同的权重。参考文献 [1] Rendle S.

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注意力FM模型AFM

概述在CTR预估任务中，对模型特征的探索是一个重要的分支方向，尤其是特征的交叉，从早起的线性模型Logistic Regression开始，研究者在其中加入了人工的交叉特征，对最终的预估效果起到了正向的效果 AFM（Attentional Factorization Machines）[2]模型在FM模型的基础上，引入了Attention机制，通过Attention的网络对FM模型中的交叉特征赋予不同的权重 FM模型中的交叉特征FM模型中包含了两个部分，一部分是线性部分，另一部分是二阶的交叉部分，其表达式如下所示：\begin{matrix}\hat{y}_{FM}\left ( \mathbf{x} \right AFM的网络结构在注意力FM模型AFM（Attentional Factorization Machines）中，是在FM的基础上引入了Attention机制，通过Attention网络学习到每个交叉特征的权重总结AFM模型在FM模型的基础上，引入了Attention机制，通过Attention的网络对FM模型中的交叉特征赋予不同的权重。参考文献[1] Rendle S.

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图深度学习入门教程（六）——注意力机制与图注意力

摘要：深度学习还没学完，怎么图深度学习又来了？别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。本教程是一个系列免费教程，争取每月更新2到4篇。本篇文章主要介绍注意力机制模型以及注意力机制在图神经网络领域的应用——图注意力模型（GAT）。 1.4 注意力机制模型的原理 注意力机制模型是指完全使用注意力机制搭建起来的模型。注意力机制除了可以辅助其他神经网络以外，本身也具有拟合能力。 3.1 以谱域方式理解图注意力网络（GAT）图注意力网络（Graph Attention Network，GAT）在GCN的基础上添加了一个隐藏的自注意力（self-attention）层。想了解图注意力卷积神经网络的更多内容，请参考具体论文（arXiv: 1710.10903,2017）。

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序列模型3.7-3.8注意力模型

3.7 注意力模型直观理解 Attention model intuition 长序列问题 The problem of long sequences 对于给定的长序列的法语句子，在下图中的网络中，绿色的编码器读取整个句子而对于长句子，注意力模型会和人类翻译一样，每次翻译句子中的一部分，从而提高句子翻译长句子的能力。 ? 注意力模型 Attention model intuition “Bahdanau D, Cho K, Bengio Y. 与普通的 RNN 不同的是，注意力模型不会看每一个输入的单词，而是对输入的每个单词选择一定的 注意力权重用于表示这个单词对于正在翻译的单词具有多大的影响下图中的分别表示前三个单词对第一个词语的翻译具有的影响力 ---- 3.8 注意力模型细节 Attention model 特征提取模型使用的双向循环神经网络，这样其对于前向传播和后向传播分别有激活值 $\overrightarrow{a^{ 对于一个时间步

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图注意力网络(GAT) TensorFlow实现

论文图注意力网络来自 Graph Attention Networks，ICLR 2018. https://arxiv.org/abs/1710.10903 GAT层输入 ? 表示对这N个节点的 F’ 个输出，输出位N个节点的每个节点的F’个feature 注意力机制 ? ? tf.nn.leaky_relu(weights.values), dense_shape=weights.dense_shape) # 注意力互相关系数 attention = tf.sparse.softmax(weights_act) # 输出注意力机制 inputs = tf.reshape(inputs, shape

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ICLR 2018 | GAT：图注意力网络

GAT GAT是通过堆叠多层graph attentional layer，也就是图注意力层来实现节点的特征变换。 1.1 图注意力层图注意力层的输入定义为： h=\left\{\vec{h}_1,\vec{h}_2,... 图注意力层的输出为经过变换后的节点特征集合： h^{'}=\left\{\vec{h}_1^{'},\vec{h}_2^{'},... 如果我们在最后一层图注意力层执行多头注意力机制，那么输出将没有意义，因此，我们一般是将它们求平均： 2. 与GCN不同，GAT可以对不同邻居赋予不同的重要性，这大大提升了模型性能。 注意力机制以共享的方式应用于图中的所有边，因此它不依赖于对全局图结构或其所有节点(特性)的前期访问。

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深度学习: 注意力模型 (Attention Model)

Introduction 注意力模型，Attention Model 。是根据人对画面关注度权重的分布不均，而设计的一种新的深度学习模型。 注意力焦点由下图可看出，人们会把注意力更多投入到人的脸部，文本的标题以及文章首句等位置： ? 运用 注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛运用于图像处理、语音识别和自然语言处理等领域。 ---- [1] 深度学习中的注意力机制 [2] 基于递归注意力模型的卷积神经网络：让精细化物体分类成为现实

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图神经网络入门（三）GAT图注意力网络

往期文章图神经网络入门（一）GCN图卷积网络图神经网络入门（二）GRN图循环网络注意机制已成功用于许多基于序列的任务，例如机器翻译，机器阅读等等。图注意力网络也可以看作是图卷积网络家族中的一种方法。 GAT网络由堆叠简单的图注意力层（graph attention layer）来实现，对节点对 [wrxf54iu9a.svg] ，注意力系数计算方式为： [n2c9mmlurz.png] 其中，模型细节如下图所示： [9k3no7yd7p.jpeg] 这一模型结构具有如下特点：节点-邻居对的计算是可并行化的，因此运算效率很高（和GCN同级别）；可以处理不同程度的节点，并为其邻居分配相应的权重 [o8khnfor0o.jpeg] 在归纳节点分类问题中，GaAN可以优于GAT以及其他具有不同聚合器的GNN模型。关于本模型的细节，原文没有过多介绍，有待补充。

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注意力模型深度综述：注意力类型和网络架构都有什么

通过让模型仅动态地关注有助于有效执行手头任务的部分输入，注意力模型引入了这种相关性概念。图 1 显示了使用注意力模型对 Yelp 评论进行情感分类的例子 [Yang et al., 2016]。在这个例子中，注意力模型知道了在五个句子中，第一句和第三句更相关。 ? 图 1：用注意力建模对 Yelp 评论进行分类的例子。如图 4(a) 所示，Bahdanau 等人可视化了注意力权重，这些权重清楚地展示了法语和英语句子的自动对齐，尽管这两种语言中动词和名词的位置不同。 ? 图 4：注意力权重的可视化例子。图 4(b) 显示，注意力权重有助于识别用户的兴趣。用户 1 似乎偏好「卡通」视频，而用户 2 偏好关于「动物」的视频。最后，Xu 等人提供了相关图像区域（即具有高注意力权重的区域）的大量可视化列表，这些区域对图像字幕任务（图 4(c)）中生成的文本具有重大的影响。

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专栏 | 深入理解图注意力机制

美中不足的是 GCN 结合邻近节点特征的方式和图的结构依依相关，这局限了训练所得模型在其他图结构上的泛化能力。由于 c_ij 和图的机构相关，使得在一张图上学习到的 GCN 模型比较难直接应用到另一张图上。图注意力模型 GAT 用注意力机制替代了图卷积中固定的标准化操作。以下图和公式定义了如何对第 l 层节点特征做更新得到第 l+1 层节点特征： ? 图 1：图注意力网络示意图和更新公式。以下图片中我们选取了 Cora 的一个子图并且在图上画出了 GAT 模型最后一层的注意力权重。我们根据图上节点的标签对节点进行了着色，根据注意力权重的大小对边进行了着色（可参考图右侧的色条）。 ? 图 2：Cora 数据集上学习到的注意力权重。乍看之下模型似乎学到了不同的注意力权重。为了对注意力机制有一个全局观念，我们衡量了注意力分布的熵。

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WWW 2019 | HAN：异质图注意力网络

基于GAT和metapath2vec，本文提出了一种异质图注意力网络HAN(Heterogeneous Graph Attention Network)，HAN将GAT中提出的注意力机制从同质图扩展到了异质图为了更好地识别《终结者》的类型是科幻电影，模型应该更多地关注《终结者2》，而不是《泰坦尼克号》。因此，应当设计一个模型，该模型能够发现邻居之间的细微差异，并正确地学习它们的权重。基于上面提出的问题，本文提出了异质图注意力网络HAN，HAN同时考虑了节点级和语义级的注意力。 1.2 术语定义异质图：即图中节点类型数和边类型数之和大于2。由于节点级注意力和语义级注意力可以分别跨节点对和元路径进行并行化，因此该模型易于并行化。通过与现有模型的比较，HAN表现出了较大的优越性。更重要的是，通过分析分层注意力机制，HAN对异质图分析具有良好的可解释性。

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图神经网络实战-图注意力网络Tensorflow 2.0实现

在GAT中指出了GCN的另外两个缺点：无法为不同的Neighbor节点指定不同的权重，也就说GCN对于同阶邻域上的不同邻居分配的权重是完全相同的，这限制了GCN模型对于空间信息相关系的捕捉能力； GCN 聚合临近节点特征的方式与图(Graph)的结构密切相关，这限制了训练所得模型在其它图(Graph)结构上的泛化能力； 2. 引入注意力(Attention)机制 Graph Attention Network(GAT)将注意力(Attention)机制对邻居节点特征进行加权求和，不同的邻居节点有不同的权重；不同临近节点特征的权重完全取决于节点的特征，独立于图(Graph)结构，从而也能获得更好的泛化能力。完整的注意力机制公式如下：效果如下图所示: 这里的Attention论文作者称之为Mask Graph Attention，这是因为Attention机制同事考虑了Graph的结构，注意力机制只在邻居节点上进行

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如何使用注意力模型生成图像描述？

本教程中用到了基于注意力的模型，它使我们很直观地看到当文字生成时模型会关注哪些部分。 ? 将处理好的图片输入神经网络，然后提取最后一层中获得的向量作为图像特征保存成字典格式（图名 --> 特征向量）；选择卷积层的目的是为了更好地利用注意力机制，并且输出层的数据大小是8x8x2048；为了提高模型质量的瓶颈，不要在预训练的时候添加注意力机制；在网络中训练完成以后，将缓存的字典文件输出为 pickle 文件并且保存到本地磁盘。；在每一步存储注意力层的权重的权重。已经可以训练一个基于注意力机制的图片描述模型，而且你也可以尝试对不同的图像数据集进行实验。

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【NLP】Attention Model（注意力模型）学习总结

Attention Model 　　以上介绍的Encoder-Decoder模型是没有体现出“注意力模型”的，所以可以把它看作是注意力不集中的分心模型。为什么说它注意力不集中呢？图3 Ci的形成过程　　这里还有一个问题：生成目标句子某个单词，比如“汤姆”的时候，你怎么知道AM模型所需要的输入句子单词注意力分配概率分布值呢？为了便于说明，我们假设对图1的非AM模型的Encoder-Decoder框架进行细化，Encoder采用RNN模型，Decoder也采用RNN模型，这是比较常见的一种模型配置，则图1的图转换为下图： ? 图4 RNN作为具体模型的Encoder-Decoder框架　　注意力分配概率分布值的通用计算过程： ? 图5显示的是当输出单词为“汤姆”时刻对应的输入句子单词的对齐概率。绝大多数AM模型都是采取上述的计算框架来计算注意力分配概率分布信息，区别只是在F的定义上可能有所不同。

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概率图模型

从名字上可以看出，这是一种或是一类模型，同时运用了概率和图这两种数学工具来建立的模型。那么，很自然的有下一个问题 1. 为什么要引入概率图模型？对于一般的统计推断问题，概率模型能够很好的解决，那么引入概率图模型又能带来什么好处呢？ LDPC码的译码算法中的置信传播算法的提出早于因子图，这在一定程度上说明概率图模型不是一个从不能解决问题到解决问题的突破，而是采用概率图模型能够更好的解决问题。《模式识别和机器学习》这本书在图模型的开篇就阐明了在概率模型中运用图这一工具带来的一些好的性质，包括 1. ---- 三类图各有特点，适用于不同的场合，且这三类图是可以相互转换的。转换方式此处不做描述。 ---- 4.举例 HMM，隐马尔可夫模型，是一种有向图模型。

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GSA：全局自注意力网络，打造更强的注意力模型！

id=KiFeuZu24k 本文提出一个新的全局自注意力模块：GSA，该模块足够高效，可以用作backbone组件。其由两个并行层组成：内容注意力层和位置注意力层，表现SOTA！性能优于SAN（CVPR 2020）等注意力网络 1、简介由于自注意力的二次计算和存储复杂性，这些工作要么仅将注意力应用于深层网络后期的低分辨率特征图，要么将每层的注意力感受野限制在较小的局部区域在ImageNet数据集上，提出的GSA网络也优于现有的各种基于注意力的网络。使用深度CNN模型提取语义特征，然后由Transformer对特征之间的高层交互进行建模。 2.2、Bacbone Visual Attention 由于Non-Local Block高昂的开销使得无法广泛替换卷积层，导致最终的模型仍然有大部分卷积模块。

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05.序列模型 W3.序列模型和注意力机制

基础模型 2. 选择最可能的句子 3. 集束搜索（Beam Search） 4. 改进集束搜索 5. 集束搜索的误差分析 6. Bleu 得分 7. 注意力模型直观理解 8. 注意力模型 9. 触发字检测（Trigger Word Detection）作业参考：吴恩达视频课深度学习笔记序列模型和注意力机制（Sequence models & Attention mechanism 条件语言模型和之前的语言模型一个主要的区别：语言模型随机地生成句子条件语言模型，你要找到最有可能的英语句子，但是句子组合数量过于巨大，需要一种合适的搜索算法，集束搜索（Beam Search 注意力模型直观理解 ? ? 注意力权重， a<t,t> 告诉你，当你尝试生成第 t 个英文词，它应该花多少注意力在第 t 个法语词上面。当生成一个特定的英文词时，这允许它在每个时间步去看周围词距内的法语词要花多少注意力。 8. 注意力模型 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 ?

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