作者：CHEONG 来自：机器学习与自然语言处理 一、Attention机制原理理解 Attention机制通俗的说，对于某个时刻的输出y，它在输入x上各个部分上的注意力，这里的注意力也就是权重，即输入...机制看成注意力分配系数，计算输入每一项对输出权重影响大小 ?...每个输出的词Y受输入X1,X2,X3,X4影响的权重不同，这个权重便是由Attention计算 因此可以把Attention机制看成注意力分配系数，计算输入每一项对输出权重影响大小 下面一张图给出了Attention...Attention中缩放的目的是为了加速神经网络的计算 五、Attention机制实现分析 1、HierarchicalAttention Network中的注意力机制实现 ?...解释：h是隐层GRU的输出，设置w,b,us三个随机变量，先一个全连接变换经过激活函数tanh得到ui，然后在计算us和ui相乘，计算softmax输出a，最后得到权重a之后再和h相乘，得到最终经过注意力机制的输出
2 注意力机制的原理与分类 ---- 2.1 注意力机制原理 深度学习与视觉注意力机制结合的研究工作，大多数是集中于使用掩码(mask)来形成注意力机制。...2.2 注意力机制分类 总的来说，一种是软注意力(soft attention)，另一种则是强注意力(hard attention)。以及被用来做文本处理的NLP领域的自注意力机制。 软注意力机制。...是注意力机制的变体，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。自注意力机制在文本中的应用，主要是通过计算单词间的互相影响，来解决长距离依赖问题。...为了解决这个问题，文章建议结合自门控软注意力机制。软注意力机制会生成一个端到端可训练的门控信号，从而使网络能够将对预测有用的本地信息关联起来。...表现最佳的模型还通过注意力机制连接编码器和解码器。 文章提出了一种新的简单网络体系结构，即Transformer，它完全基于注意力机制，完全消除了递归和卷积。
目录 1.写在前面 2.Seq2Seq 模型 3.NLP中注意力机制起源 4.NLP中的注意力机制 5.Hierarchical Attention 6.Self-Attention 7.Memory-based...本文深入浅出地介绍了近些年的自然语言中的注意力机制包括从起源、变体到评价指标方面。...注意力机制首先从人类直觉中得到，在nlp领域的机器翻译任务上首先取得不错的效果。...NLP中的注意力机制 随着注意力机制的广泛应用，在某种程度上缓解了源序列和目标序列由于距离限制而难以建模依赖关系的问题。现在已经涌现出了一大批基于基本形式的注意力的不同变体来处理更复杂的任务。...让我们一起来看看其在不同NLP问题中的注意力机制。
目录 1.写在前面 2.Seq2Seq 模型 3.NLP中注意力机制起源 4.NLP中的注意力机制 5.Hierarchical Attention 6.Self-Attention 7.Memory-based...本文深入浅出地介绍了近些年的自然语言中的注意力机制包括从起源、变体到评价指标方面。...注意力机制首先从人类直觉中得到，在nlp领域的机器翻译任务上首先取得不错的效果。...image.png NLP中的注意力机制 随着注意力机制的广泛应用，在某种程度上缓解了源序列和目标序列由于距离限制而难以建模依赖关系的问题。...本文参考了众多文献，对近些年的自然语言中的注意力机制从起源、变体到评价方面都进行了简要介绍，但是要明白的是，实际上注意力机制在nlp上的研究特别多，为此，我仅仅对18、19年的文献进行了简单的调研（AAAI
最近想要系统的学习和总结各种注意力机制，首先简单的看了一下相关的资料，发现其主要应用于自然语言处理领域和图像处理领域。...主要包括： 注意力.jpg 注意力机制源于对生物认知的研究。...---- 注意力机制的实现主要分为软注意力(soft attention)和硬注意力(hard attention)。...通常像是硬注意力，选取概率最高的特征向量这一操作是不可微的，很难在神经网络中通过训练来得到，主要采用强化学习的方法去学习。因此当前在神经网络中，最为主要的注意力机制都是基于软注意力。...用于机器翻译的注意力 在自然语言处理领域，注意力机制主要应用于机器翻译模型中，如图2所示。
本文旨在对深度学习注意力机制的内容进行高层次的解释，并且详细说明计算注意力的一些技术步骤。如果您需要更多的技术细节，请参考英文，特别是Cho等人最近的综述[3]。...神经科学和计算神经科学[1,2]已经广泛研究了涉及注意力的神经过程[1,2]。特别是视觉注意力机制：许多动物关注其视觉输入的特定部分以计算适当的反应。...这正是注意机制有用的地方。 利用注意力机制，图像首先被分成n个部分，并且我们使用每个部分h_1，...，h_n的卷积神经网络（CNN）表示来计算。...我们现在将在解释注意力模型的一般工作原理。对注意力模型应用的综述文章[3] 详述了基于注意力的编码器 - 解码器网络的实现，需要更多细节知识的可以参考。...注意力机制的细致解释：注意力模型是一种采用n个参数y_1，...，y_n（在前面的例子中，y_i将是h_i）和上下文c的方法。它返回一个矢量z，它应该是y_i的“摘要”，侧重于与上下文c相关的信息。
2015 NIPS（NeurIPS，神经信息处理系统大会，人工智能领域的 A 类会议）论文
这也是注意⼒机制的由来。 仍然以循环神经⽹络为例，注意⼒机制通过对编码器所有时间步的隐藏状态做加权平均来得到背景变量。...Attention本质 3.1 机器翻译说明Attention 本节先以机器翻译作为例子讲解最常见的Soft Attention模型的基本原理，之后抛离Encoder-Decoder框架抽象出了注意力机制的本质思想...3.2 注意力分配概率计算 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，如何知道Attention模型所需要的输入句子单词注意力分配概率分布值呢？...如果把Attention机制从上文讲述例子中的Encoder-Decoder框架中剥离，并进一步做抽象，可以更容易看懂Attention机制的本质思想。 ?...Target=Source这种特殊情况下的注意力计算机制。
在这种观察的推动下，注意力机制被引入计算机视觉，目的是模仿人类视觉系统。这种注意力机制可以看作是一个基于输入图像特征的动态权重调整过程。...注意力机制在图像分类、目标检测、语义分割、视频理解、图像生成、3D视觉、多模态任务和自我监督学习等视觉任务中取得了巨大的成功。...在本研究中，我们对计算机视觉中的各种注意机制进行了综述，并将它们按方法进行了分类，如通道注意、空间注意、时间注意和分支注意；并提出了今后注意力机制研究的方向。
【Happy导语】该文是字节跳动AI实验室提出了一种注意力机制模块，性能优于SE、GE等常见注意力机制。也许该文并非首次将平方操作引入CNN中，不过它应该是首次将其做成一个模块并用于提升模型的性能。
注意力机制 什么是注意力机制 注意力机制就是对输入权重分配的关注，最开始使用到注意力机制是在编码器-解码器(encoder-decoder)中, 注意力机制通过对编码器所有时间步的隐藏状态做加权平均来得到下一层的输入变量...这里我们可以从两个视角来看： 从工程学上理解 从工程学上简单理解，我们可以把注意力机制理解成从数据库(内存槽)Q中通过键K和值V得到输出O，由于V是输入，所以可以理解注意力机制的核心就是如何构建数据库Q...从算法上理解 从算法上来理解，我们可以把注意力机制和池化做类比，即将卷积神经网络中的池化看成一种特殊的平均加权的注意力机制，或者说注意力机制是一种具有对输入分配偏好的通用池化方法(含参数的池化方法)。...由于这种注意力机制由Bahdanau在seq2seq中正式提出，也叫循环注意力机制，更加$\sigma$函数即其参数不同我们可以把注意力机制分成多种形式。 最基础形态的注意力机制 ?...使用Transformer Block来实现注意力机制 采用多头自注意力，可以并行运算 ? ?
这正是注意力机制解决的目标问题。“注意力机制是一种尝试行为，旨在有选择性地聚焦某些相关的事物，同时忽略深度神经网络中的其他事物。”⁷ 从一般意义上说，注意力机制是对编码-解码器结构的改进。...其中最著名的三个版本是Vaswani ³注意力机制，Bahdanau ²注意力机制和Luong ¹¹注意力机制。在本文中，将重点关注Vaswani注意力机制和Bahdanau注意力机制。...注意力矩阵公式 Bahdanau注意力机制 Bahdanau注意力机制又可称为加性注意力机制。...Bahdanau注意力机制和Vaswani注意力机制之间的主要区别是：Bahdanau注意力机制使用了一种加法策略，而Vaswani注意力机制使用的是一种乘法策略，二者的实现方式采用了各自不同的缩放因子...文中的代码对“注意力机制文章⁹”中的第三方实现代码进行了修改和优化。与“注意力机制文章⁹”不同，这里利用注意力机制来设计一个系统，将给定的英语句子翻译成法语。
借鉴人类视觉系统的这一特点，科研人员提出了注意力机制的思想。对于事物来说特征的重要性是不同的，反映在卷积网络中即每张特征图的重要性是具有差异性的。...注意力机制的核心思想是通过一定手段获取到每张特征图重要性的差异，将神经网络的计算资源更多地投入更重要的任务当中，并利用任务结果反向指导特征图的权重更新，从而高效快速地完成相应任务。...故本项目将通过搭建 BiLSTM 的注意力机制模型来实现对时间数据的格式转换，实现的最终结果如下： 注意力机制介绍 注意力机制最初在2014年作为RNN中编码器-解码器框架的一部分来编码长的输入语句，...事实上，因为上下文在输入时已知，一个模型完全可以在解码的过程中利用上下文的全部信息，而不仅仅是最后一个状态的信息，这就是注意力机制的基础思想。...1.1 基本方法介绍 当前注意力机制的主流方法是将特征图中的潜在注意力信息进行深度挖掘，最常见的是通过各种手段获取各个特征图通道间的通道注意力信息与特征图内部像素点之间的空间注意力信息，获取的方法也包括但不仅限于卷积操作
【GiantPandaCV导语】 Knowledge Distillation A Suvery的第二部分，上一篇介绍了知识蒸馏中知识的种类，这一篇介绍各个算法的蒸馏机制，根据教师网络是否和学生网络一起更新...以往的研究大多集中在设计教师与学生模型的结构 或教师与学生之间的知识迁移机制 。为了使一个小的学生模型与一个大的教师模型相匹配，以提高知识提炼的绩效，需要具有适应性的师生学习架构。
本文提出了一种分类方法，对这些研究进行了全面有序地综述，并对注意力模型在一些应用领域产生的重大影响进行了讨论。 注意力背后的直觉可以用人类的生物系统来进行最好的解释。...希望本次综述可以简明扼要地介绍注意力模型，为从业者提供指导，同时为其应用开发可行的方法。...中心思想是在输入序列中引入注意力权重α，来对具有相关信息的位置集合进行优先级排序，以生成下一个输出 token。 ? 图 2：编码器-解码器架构：(a) 为传统结构，(b) 为带注意力机制的结构。...用于可解释性的注意力 由于模型的性能以及透明性和公平性，人们对 AI 模型的可解释性产生了巨大的兴趣。从可解释性的角度来看，建模注意力尤其有趣，因为它让我们可以直接观察深度学习架构的内部工作机制。...虽然注意力机制有助于提高模型可解释性的这种观点比较普遍，但有研究者经过实验证明，标准的注意力模块在解释模型方面基本没什么用。
作者： 夏敏 编辑： 龚赛 前 言 注意力机制和人类的视觉注意力很相似，人类的注意力是人类视觉所特有的大脑信号处理机制。...人类通过快速扫描全局图像，获得需要重点关注的目标区域，得到注意力焦点，而后对这一区域投入更多注意力，以获取更多所需要关注目标的细节信息，从而抑制其他无用信息。...这是人类利用有限的注意力资源从大量信息中快速筛选出高价值信息的手段，是人类在长期进化中形成的一种生存机制，极大地提高了视觉信息处理的效率与准确性。...深度学习中的注意力机制从本质上讲和人类的选择性视觉注意力机制类似，目的也是从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息。...01 channel-wise attention 本文从SCA-CNN中提到的channel-wise的角度来理解注意力机制,paper地址：SCA-CNN，首先我们从几个问题出发来理解． 02 为什么要引入
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