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ATTENTION

Attention机制最早是在视觉图像领域提出来的,应该是在九几年思想就提出来了,但是真正火起来应该算是googlemind团队的这篇论文《RecurrentModelsofVisualAttention》[14],他们在RNN模型上使用了attention机制来进行图像分类。随后,Bahdanau等人在论文《NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningtoAlignandTranslate》[1]中,使用类似attention的机制在机器翻译任务上将翻译和对齐同时进行,他们的工作算是是第一个提出attention机制应用到NLP领域中。接着类似的基于attention机制的RNN模型扩展开始应用到各种NLP任务中。最近,如何在CNN中使用attention机制也成为了大家的研究热点。

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  • 啥是Attention?

    mechanism,那么啥是Attention?简单点来说,Attention机制就是加权,目前其实现形式包括三种,我把它归纳成:基于CNN的Attention基于RNN的Attentionself-Attention,即Transformer结构AttentionAttention in RNN理解了上面的CNN Attention,后面的都好办了,因为都是大同小异的,基于RNN的Attention也是如此,这里用文章 的公式来解释一下,其使用了encoder-decoderMulti-Head Attention要讲清楚Multi-Head Attention就要从单个Attention讲起,论文中把单个Attention叫做ProScaled Dot-duct AttentionMulti-Head Attention如上图右边所示,就是重复多次单个Attention再拼接输出向量,传给一个全连接层输出最终结果。公式如下:?
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    传送门:从Seq2seq到Attention模型到Self Attention(一)——作者:Bgg——系列一介绍了Seq2seq和 Attention model。Scaled Dot-Product Attention如果仔细观察,其实“The transformer”计算 attention score的方法和attention model如出一辙,但”Thedecoder self attention,存在於decoder间,3. encoder-decoder attention, 这种attention算法和过去的attention model相似。最后一步就是把attention score再乘上value,然后加总得到attention vector(z_{I}),这就是#位置1的attention vector z1,概念都和以往的attention,计算后的结果attention vector也会变成attention matrix Z。
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    下面是单层rnn+attention的代码,若考虑多层rnn请参考博主的:tf.contrib.rnn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn区别def attention(inputs, attention_size, time_major=False): if isinstance(inputs, tuple): # In case of Bi-RNN, concatenate theprocessed in the antecedent RNN layer hidden_size = inputs_shape.value # hidden size of the RNN layer # Attentiontf.exp(vu), ) alphas = exps tf.reshape(tf.reduce_sum(exps, 1), ) # Output of Bi-RNN is reduced with attention= attention(outputs, attention_size, True) # output drop = tf.nn.dropout(attention_output, keep_prob
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    关于Attention的公式推导,我在这篇文章讲过了,本篇文章主要以图示的方式进行讲解下图是一个Encoder架构,$s_0$从值上来说与$h_m$是相等的,只不过这里换了个名字首先我们需要将$s_0$到这里实际上整个Seq2Seq(with Attention)就讲完了,但是其中还有一些细节,比方说,align()函数怎么设计?$c_i$如何应用到Decoder中?
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    ,是如何从Seq2seq演进至Attention model再至self attention,使读者在理解Attention机制不再这么困难。为此,系列文分为两篇,第一篇着重在解释Seq2seq、Attention模型,第二篇重点摆在self attention,希望大家看完后能有所收获。在2015年,有个救星诞生了,叫作注意力模型(attention model)。Attention model为什么要用attention model?和softhard attention的概念,而score e_{ij}的计算方式类似global和soft attention。有了score e_{ij},即可透过softmax算出attention score,context vector也可得到,在attention model中,context vector又称为attention
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    前言这是【CV中的Attention机制】系列的第三篇文章。目前cv领域借鉴了nlp领域的attention机制以后生产出了很多有用的基于attention机制的论文,attention机制也是在2019年论文中非常火。分为三个部分:如何更有效地计算channel attention??如何更有效地计算spatial attention??除此以外,还进行了顺序和并行的测试,发现,先channel attention然后spatial attention效果最好,所以也是最终的CBAM模块的组成。
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    id=1587926245504773589&wfr=spider&for=pc论文阅读Hierarchical Attention Networks for Document Classification(http:www.aclweb.organthologyN16-1174)这篇文章主要讲述了基于Attention机制实现文本分类假设我们有很多新闻文档,这些文档属于三类:军事、体育、娱乐。Word Attention: 给定一句话,并不是这个句子中所有的单词对个句子语义起同等大小的“贡献”,比如上句话“The”,“is”等,这些词没有太大作用,因此我们需要使用attention机制来提炼那些比较重要的单词代码实现 1attenton.py 2import tensorflow as tf 3def attention(inputs, attention_size, time_major=False, return_alphaslayer 72 with tf.name_scope(Attention_layer): 73 attention_output, alphas = attention(rnn_outputs, ATTENTION_SIZE
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    Attention(function(){var player = new DPlayer({container:document.getElementById(dplayer0),theme:#FADFA3Attention:使用储存的Encoder词向量和h4向量来计算时间步的上下文向量(C4)。h4和C4进行拼接得到这一个RNN的输出。把每一个时间步骤汇总起来就得到了最后的输入输出的Attention矩阵: ? 上面的过程搞明白后,现在的问题就是怎么对几个向量进行评分。Transformer (Attention Is All You Need)正如论文的题目所说的,Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN,整个网络结构完全是由Attention机制组成。作者采用Attention机制的原因是考虑到RNN(或者LSTM,GRU等)的计算限制为是顺序的,也就是说RNN相关算法只能从左向右依次计算或者从右向左依次计算,这种机制带来了两个问题:时间片 t 的计算依赖
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