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【图神经网络】向往的GAT(图注意力模型

,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。 2 GAT并不难懂 和所有的attention mechanism一样,GAT的计算也分为两步走: 2.1 计算注意力系数(attention coefficient) 对于顶点 ? 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 ? 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。 ? ? 就是GAT输出的对于每个顶点 ? 的新特征(融合了邻域信息), 是激活函数。 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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神经网络13-图注意力模型GAT网络详解

GAT模型结构 假设一个图有 ? 个节点,节点的 ? 维特征集合可以表示为 ? 注意力层的目的是输出新的节点特征集合, ? 。 在这个过程中特征向量的维度可能会改变,即 ? ,也可以定义成一种带参的神经网络层,只要满足 ? ,即输出一个标量值表示二者的相关度即可。在论文实验中, ? 是一个单层前馈神经网络,参数为权重向量 ? 与GCN不同的是,GAT为同一邻域中的节点分配不同的重要性,提升了模型的性能。 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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    循环神经网络(五) ——Bean搜索、bleu评分与注意力模型

    循环神经网络(五) ——Bean搜索、bleu评分与注意力模型 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 本文主要讲解机器翻译过程中涉及的算法,主要包括bean搜索算法及其改进与误差分析、bleu计算多种翻译得分 、注意力模型及其实际应用等。 研究表明,太长的句子,如果不用注意力模型,则随着词语的增多,bleu的评分结果会逐渐降低。而使用注意力模型,则可以保持在一个较高的值。 思想:考虑到人工翻译,如果特别长的句子,也是一小部分一小部分的翻译,而不会一次性读完整句话去翻译注意力模型就是模拟人工翻译长句的过程。 ? 本层的a,加上上一层的s,共同作为输入,经过一个神经网络,得到结果成为e,这里就是利用这个e进行RNN传输计算。 ? 3、注意力模型应用一——语音辨识 语音辨识,即通过一段话,来得到说话的内容。

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    神经网络简介(翻译)

    “ 看到网上的一篇博文,简单的介绍了当前热门的神经网络翻译成中文与大家分享。 我曾经看到业务经理很热切地提到他们的产品使用“人工神经网络”和“深度学习”。他们是否会同样热切的说他们的产品使用“连接的圈子模型”还是“失败并惩罚的机器”? 我们将构建几个像上面那样的基本模型,然后将每个基本模型的输出作为输入提供给另一个感知器。这个模型实际上是一个普通的神经网络。让我们通过一些例子,看看它是如何工作的。 因此,我们刚刚建立的模型将被称为 双层感知器,因为它们有一个输出层用来作为另一个输出层的输入。我们可以把这些类似的模型称作神经网络,他们在这方面的网络有 3 层:输入层,隐藏层和输出层。 ? 将模型拟合到标记的训练样本(反向传播) 下面我们来到拟合过程。到目前为止,我们已经讨论了神经网络如何 能够 有效地工作,但是我们还没有讨论如何用神经网络拟合有标记的训练样本。

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    TensorFlow从1到2(十)带注意力机制的神经网络机器翻译

    实际从机器学习的观点来讲,这种翻译方式,也不符合人类在做语言翻译时所做的动作。其实以神经网络为代表的机器学习,更多的都是在“模仿”人类的行为习惯。 这些数组中的数字就是原始语句所代表的含义,只是这个含义人类无法读懂,是需要由神经网络模型去理解的。随后解码过程,将“有含义的数字”解码为对应的目标语言。从而完成整个翻译过程。 在翻译某个目标单词输出的时候,通过注意力机制,模型集注在对应的某个输入单词。 当然,注意力机制还包含上面示意性的表达式没有显示出来的一个重要操作:结合解码器的当前状态、和编码器输入内容之后的状态,在每一次翻译解码操作中更新注意力的权重值。 翻译模型 回到上面的编解码模型示意图。 编码器、解码器在我们的机器学习中,实际都是神经网络模型。那么把上面的示意图展开,一个没有注意力机制的编码、解码翻译模型是这个样子: ?

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    机器翻译新突破!“普适注意力模型:概念简单参数少,性能大增

    ---- 新智元报道 来源:arxiv 编译:大明 【新智元导读】目前的机器翻译模型基于编码器-解码器系统结构,本文提出了一种名为“普适注意力”的新翻译模型,用2D卷积网络做序列预测,无论长句短句翻译结果都更好 本文提出了一种替代方法,该方法于跨两个序列的单个2D卷积神经网络。网络的每一层都根据当前的输出序列重新编码源令牌。因此,类似注意力的属性在整个网络中普遍存在。 我们的模型在实验中表现出色,优于目前最先进的编码器-解码器系统,同时在概念上更简单,参数更少。 ? “普适注意力模型及原理 ? 上图所示为最大池化运算符在我们的模型中生成的隐式句子对齐。作为参考,我们还展示了我们的模型使用的“自我注意力”产生的对齐。可以看到,两种模型都成功定性地模拟了隐性的句子对齐。 ? 然而,我们模型中的最大池化运算符生成的隐式句子对齐,在性质上与注意力机制生成的对齐类似。我们在IWSLT'14数据集上评估了我们的模型,将德-英双语互译。

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    05.序列模型 W3.序列模型注意力机制(作业:机器翻译+触发词检测)

    文章目录 作业1:机器翻译 1. 日期转换 1.1 数据集 2. 用注意力模型进行机器翻译 2.1 注意力机制 3. 可视化注意力 作业2:触发词检测 1. 模型 2.1 建模 2.2 训练 2.3 测试模型 3. 预测 3.3 在开发集上测试 4. 用自己的样本测试 测试题:参考博文 笔记:W3.序列模型注意力机制 作业1:机器翻译 建立一个神经元机器翻译(NMT)模型来将人类可读日期(25th of June, 2009)翻译成机器可读日期(“ 2009—06—25”) 将使用注意力模型来实现这一点,这是最复杂的 序列到序列 模型之一 注意安装包 pip install Faker==2.0.0 pip install babel 导入包 from 用注意力模型进行机器翻译 2.1 注意力机制 ?

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    序列模型3.7-3.8注意力模型

    ,然后记忆整个句子,再在感知机中传递,紫色的解码神经网络将生成英文翻译。 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。 ? 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 翻译 使用的是一个单向循环神经网络,用状态 S 表示时间步序列,第一个时间步输出为 ,使用参数 \alpha^{<1,t>}表示上下文的特征对状态S^{}的翻译的影响 使用C^{}表示状态S^{}时的输入

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    编码器-解码器循环神经网络全局注意力模型简介

    编码器-解码器模型提供了使用递归神经网络来解决有挑战性的序列-序列预测问题的方法,比如机器翻译等。 注意力模型是对编码器-解码器模型的扩展,其提升了在较长序列上预测的效果。 在这篇文章中,您将开始探索发现编码器-解码器递归神经网络模型的全局注意力机制。 阅读这篇文章后,你会知道: 用于序列到序列预测问题(如机器翻译)的编码器-解码器模型。 概述 本教程分为4个部分; 分别是: 编码器 - 解码器模型 注意力机制 全局注意力机制 全局注意力机制更多细节 编码器 - 解码器模型 编码器 - 解码器模型是一种组织循环神经网络来处理序列到序列的预测问题的方法 该模型是针对机器翻译的问题而被设计出来的,比如将法语句子翻译成英文。 该模型涉及两个子模型,如下所示: 编码器:一个RNN模型,其将整个源序列读取为固定长度的编码。 总结 在这篇文章中,您发现了编码器 - 解码器循环神经网络模型的全局注意力机制。 具体来说,你了解到: 用于序列到序列预测问题(如机器翻译)的编码器 - 解码器模型

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    PyTorch 1.0 中文官方教程:基于注意力机制的 seq2seq 神经网络翻译

    译者:mengfu188 作者: Sean Robertson 在这个项目中,我们将教一个把把法语翻译成英语的神经网络。 trop maigre . = you re too skinny . < you re all alone . … 取得了不同程度的成功 这是通过seq2seq网络来进行实现的,在这个网络中使用两个递归的神经网络 我们将使用注意力机制改进这个模型,它可以让解码器学会集中在输入序列的特定范围中。 阅读全文/改进本文

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    学界 | 对比对齐模型:神经机器翻译中的注意力到底在注意什么

    在不同的神经机器翻译模型中,基于注意力的 NMT 逐渐流行,因为它在每一翻译步使用源句最相关的部分。这一能力使得注意力模型翻译长句时极为优秀。 从 2015 年 Bahdanau 等人的论文将注意力模型引入神经机器翻译以来,出现了各种变体。然而,少有研究分析「attention」到底捕捉到了什么现象。 研究表明根据生成的词类型,注意力也会有不同的模式。 研究证明注意力并不总是符合对齐机制。研究表明注意力与对齐的区别源于注意力模型关注当前要翻译词的上下文,这会影响当前词的翻译结果。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1710.03348.pdf 摘要:神经机器翻译注意力机制提供了在每一个翻译步中编码源句最相关部分的可能性,因此注意力机制通常被当做对齐模型。 我们的研究表明,对于某些案例,注意力机制和对齐模型是不同的,注意力能够捕捉到更多有用的信息。 ? 图 1:翻译样本中每一个生成词的源句子最相关部分的注意力可视化。

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    图解神经机器翻译中的注意力机制

    几十年来,统计机器翻译翻译模型中一直占主导地位 [9],直到神经机器翻译(NMT)出现。NMT 是一种新兴的机器翻译方法,它试图构建和训练单个大型神经网络,该网络读取输入文本并输出译文 [1]。 注意力概述 在了解注意力之前,请先了解使用 seq2seq 模型翻译任务背后的原理。 seq2seq 原理:翻译器从头到尾读取德语文本。读取完成后,开始逐词将文本译成英文。 这是一个简单的 seq2seq 模型。下文即将介绍 seq2seq+attention 模型的注意层计算步骤。以下是该模型的直观原理。 在 WMT'15 英语-德语数据集中,该模型获得了 25.9 的 BLEU 值。 具备 2 层堆叠编码器的 seq2seq+注意力架构: 翻译器 A 在读取德语文本时记录关键词。 对于前馈神经网络评分函数,思路是让模型学习 alignment 权重和译文。 ? 图 A0:评分函数图解汇总。 ? 图 A1:评分函数公式汇总。 ?

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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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    学界 | Google Brain提出基于固定尺寸记忆表示的注意力模型翻译任务推理速度提高20%

    注意力模型是从认知心理学中人脑注意力模型中引入的概念,在人观察世界时,对不同对象的关注程度是不同的,比如你在看书仔细品味文章中的一句话时,虽然你能看到整页的文字,但是注意力的焦点集中在这个句子上,其他文字虽然还在你的眼中 自然语言处理中也是同理,输入文本的不同部分对输出的贡献是不同的,即需要分配的注意力权重不同。使用注意力模型能够得到更好的生成结果。 Guan和Minh-Thang Luong提出了固定尺寸记忆表示的高效注意力模型,能够将翻译任务推理速度提高20%。 以下为 AI 科技评论据论文内容进行的部分编译。 最流行的attention方法基于编码器-解码器架构,包含两个循环神经网络和attention机制使得目标与源符号对齐。 上图为在使用sigmoid评分函数和K=32的模型下,对每个步骤进行解码的en-de WMT翻译任务的attention分数。

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    技术 | 动图详解:Google翻译背后的机器学习算法与神经网络模型

    Google翻译、百度翻译、有道翻译……我们使用过各种各样的在线翻译服务,但你清楚机器翻译背后的原理吗?在线翻译为什么要用深度学习?不同的神经网络模型翻译过程中所起的作用有什么不同? 先来了解一下这些模型: 循环神经网络 (RNN) 下面讲讲LSTM (Long Short-Term Memory networks) 模型,这个模型能够处理变长的输入序列。 LSTM模型是一种特殊的循环神经网络 (RNN),能够捕捉和学习到长序列中的相关性。所有的RNN模型都是由相同的模型重复链式地组成的。 ? 原文地址: http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 双向RNN模型 接下来介绍双向循环神经网络模型 (BRNN)。 唯一的区别在于,模型的编码器和解码器之间有一个8层的LSTM-RNN结构,这种结构采用了部分连接(非全连接)的方式来改善模型的运行速度和效果。如果你想深入了解,可以阅读谷歌神经网络翻译系统这篇论文。

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    注意力和增强的循环神经网络

    http://distill.pub/2016/augmented-rnns/ 谷歌翻译 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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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

    选自arXiv 作者:Sneha Chaudhari 等 机器之心编译 参与:王淑婷、杜伟 注意力模型已成为神经网络中的一种重要概念,并在很多应用领域展开了研究。 神经网络中建模注意力的快速发展主要源于三个方面。 首先,这些模型对多个任务(如机器翻译、问答、情感分析、词性标注、句法解析和对话系统)来说是当前最佳的模型;其次,除了提高主要任务的性能,它们还有一些其它优势。 它们还被广泛用于提高神经网络的可解释性,无法解释的神经网络被视为黑箱模型;第三,它们还有助于克服循环神经网络的一些挑战,如随着输入长度的增加而导致的性能下降,以及输入的序列处理所带来的计算效率低下。 Transformer 架构实现了重要的并行处理、更短的训练时间和更高的翻译准确率,而无需任何重复的组件。

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