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Attention 机制

Attention 正在被越来越广泛的得到应用。尤其是 BERT 火爆了之后。 Attention 到底有什么特别之处?他的原理和本质是什么?Attention都有哪些类型?...这里先让大家对 Attention 有一个宏观的概念,下文会对 Attention 机制做更详细的讲解。在这之前,我们先说说为什么要用 Attention。...的 N 种类型 Attention 有很多种不同的类型:Soft Attention、Hard Attention、静态Attention、动态Attention、Self Attention 等等。...结构层次 结构方面根据是否划分层次关系,分为单层attention,多层attention和多头attention: 1)单层Attention,这是比较普遍的做法,用一个query对一段原文进行一次attention...3)多头Attention,这是Attention is All You Need中提到的multi-head attention,用到了多个query对一段原文进行了多次attention,每个query

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啥是Attention?

会上的大佬们都在说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Attention self-Attention,即Transformer...Attention 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 [3]的公式来解释一下,其使用了encoder-decoder...Multi-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 Attention...Multi-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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Graph Attention Networks

框架特点 attention 计算机制高效,为每个节点和其每个邻近节点计算attention 可以并行进行 能够按照规则指定neighbor 不同的权重,不受邻居数目的影响 可直接应用到归纳推理问题中...(这个系数 α 就是每次卷积时,用来进行加权求和的系数) 本文采取的计算attention coefficient的函数a是一个单层的前馈网络,LeakyReLU 处理得 ?...机制 不只用一个函数a进行attention coefficient的计算,而是设置K个函数,每一个函数都能计算出一组attention coefficient,并能计算出一组加权求和用的系数,每一个卷积层中...,K个attention机制独立的工作,分别计算出自己的结果后连接在一起,得到卷积的结果,即 ?...对于最后一个卷积层,如果还是使用multi-head attention机制,那么就不采取连接的方式合并不同的attention机制的结果了,而是采用求平均的方式进行处理,即 ? 3.

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Self Attention 详解

Self Attention 详解 前言 注意力机制(Attention),之前也是一直有所听闻的,也能够大概理解 Attention 的本质就是加权,对于 Google 的论文《Attention is...Encoder-Decoder Attention 经常会与 Encoder-Decoder 一起说,但事实上 Attention 并不一定要在 Encoder-Decoder 框架下才能使用的,本质上来说...Attention 原理 正如我们上面提到的,Attention 机制正是希望将有限的注意力集中在重点信息上,快速得到最有效的信息,那么一个最简单最有效的思路就是「加权」。...图片 上面就是我们经常见到的 Attention 公式。最开始接触 self attention 的时候,最不理解的就是 图片 到底是什么东西,为什么又要按照上面的式子去这样计算。...Attention 实现 待施工… 参考资料 The Illustrated Transformer Attention is all you need 超详细图解 Self-Attention

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TensorFlow实现Attention机制

id=1587926245504773589&wfr=spider&for=pc 论文阅读 Hierarchical Attention Networks for Document Classification...(http://www.aclweb.org/anthology/N16-1174) 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...layer 72 with tf.name_scope('Attention_layer'): 73 attention_output, alphas = attention(rnn_outputs

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·Attention机制实践解读

[深度概念]·Attention机制实践解读 1、Attention Model 概述 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型,举个例子来说,当我们观赏一幅画时,虽然我们可以看到整幅画的全貌...Self Attention模型 通过上述对Attention本质思想的梳理,我们可以更容易理解本节介绍的Self Attention模型。...Self Attention也经常被称为intra Attention(内部Attention),最近一年也获得了比较广泛的使用,比如Google最新的机器翻译模型内部大量采用了Self Attention...那么如果是Self Attention机制,一个很自然的问题是:通过Self Attention到底学到了哪些规律或者抽取出了哪些特征呢?或者说引入Self Attention有什么增益或者好处呢?...Attention机制的应用 前文有述,Attention机制在深度学习的各种应用领域都有广泛的使用场景。

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