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Attention Transfer】paying more attention to attention

论文名:Paying more attention to attention: improving the performance of convolutional neural networks via Attention Transfer 接受:ICLR2017 解决问题:为了提升学生网络的性能。 具体来说可以划分为: activation-based spatial attention maps gradient-based spatial attention maps 本文具体贡献: 提出使用 attention作为迁移知识的特殊机制。 2Attention Transfer 1.

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图解Attention

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$s_ 到这里实际上整个Seq2Seq(with Attention)就讲完了,但是其中还有一些细节,比方说,align()函数怎么设计?$c_i$如何应用到Decoder中?

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    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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    Attention机制

    Attention机制 既然采用固定的向量表示输入序列会限制模型性能,那能不能让解码器每次接收的输入都不一样呢,在每次输出时,让解码器有侧重的关注输入序列的不同部分(如:输出“machine”时,应更加关注 “机”和“器”,输出“learning”时,应更加关注“学”和“习”),这就是Attention机制的思想。 加入Attention机制的Encoder-Decoder整体框架如下图所示 ? 总结 Attention机制几乎是现在所有序列学习的必备,Attention不是一种模型而是一种思想,受到人类在处理数据时分散注意力的启发,许多模型加上Attention机制都得到了state-of-art

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    Attention机制总结

    Soft attention: 以概率进行加权输入到下一层; Hard attention: 选取一个输入到下一层。 针对向量计算方式的变体: soft / global / dynamic (都是soft attention) hard local attention(半软半硬attention) 静态attention 强制前向attention soft / global / dynamic (都是soft attention) 是求概率分布,就是对于任意一个单词或者values都给出概率,attention得分经过 local attention(半软半硬attention) 先选中一个区域,然后在其中的各个小部分生成概率分布。 Self- attention 在没有额外信息下,仍然可以允许向量values使用self attention来处理自己,从句子中提取需要关注的信息。

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    Soft Attention Model

    大体分为三类: 1.Location-based Attention 2.General Attention 3.Concatenation-based Attention 其中General Attention Location-based Attention Location-based的意思就是,这里的attention没有其他额外所关注的对象,即attention的向量就是hih_{i}hi​本身,因而fff 的设计如下: si=f(hi)=Attention(WThi+b)s_{i} = f(h_{i}) = Attention(W^Th_{i}+b) si​=f(hi​)=Attention(WThi​+ Sigma_{i=1}^n\;\alpha_{i}x_{i} Attention(X,q)=Σi=1n​αi​xi​ Attention值得计算过程如下图:Attention值得计算过程如下图:Attention 于是输出向量hi这样计算: hi=Attention((K,V),qi)h_{i} = Attention((K,V),q_{i}) hi​=Attention((K,V),qi​) =Σj=1N(αijvj

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    Attention 待更新

    Attention 注意力机制可以描述为一个函数,这个函数将query和一组key-value对映射成一个输出。 Scaled Dot-Porduct Attention ? 代码可以参考大神的这两个repo: (1)https://github.com/CyberZHG/keras-self-attention (2)https://github.com/CyberZHG/

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    attention 机制入门

    在下面这两篇文章中都有提到 attention 机制: 使聊天机器人的对话更有营养 如何自动生成文章摘要 今天来看看 attention 是什么。 下面这篇论文算是在NLP中第一个使用attention机制的工作。 他们把attention机制用到了神经网络机器翻译(NMT)上,NMT其实就是一个典型的sequence to sequence模型,也就是一个encoder to decoder模型 https:/ 权重 alpha 由 e 计算,alpha i j 相当于 y i 是由 x j 翻译而成的概率,这个概率就反映了 hj 的重要性 这里就应用了 attention 机制,这样 decoder 就决定了输入句子中的什么部分需要加以注意 这篇文章中有 seq2seq+attention 的实现: seq2seq 的 keras 实现

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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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    Attention函数手册!

    作者:一元,四品炼丹师 前言 目前的诸多机器学习相关的问题,诸如推荐问题中的序列处理,时间序列的预测,文本分类等问题都会涉及到Attention函数的使用,Attention已经成为了这些问题在建模时的最为核心的模块 而我们在实践的过程中发现,attention计算方式的不同对于不同的问题会有些许影响,有的时候影响还很大,所以在本文我们看看有哪些常用的attention函数。 参考文献 Attention基本公式及其变种 Attention? Attention! [机器学习]常用距离定义与计算

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    Attention based models

    这里的attention计算方法被称为Additive attention (or multi-layer perceptron attention) ? 2. 另一方面则是针对在hard attention 和 soft attention之间做一个调和,提出了local attention. ? local attention 文中提到了local attention的两种策略,一种是假设source 和 target是对齐的,那么pt = t. 比较基本的到此为止我应该介绍差不多了,在之后的发展中,attention 机制在各个领域被应用,被改进,形成了各种各样,色彩缤纷的attention. 2017年对attention注意是一个不平凡的一年 作者将attention嵌入到了循环结构中,使得每个时刻得到的attention能够非线性组合起来。 ? ? ?

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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 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. Graph Attention Networks 详细X   没有英汉互译结果 请尝试网页搜索

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    Android NinePatch Attention

    I have got many crash report data about using NinePath Drwable. I put a .9.png f...

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    【CV中的Attention机制】ECCV 2018 Convolutional Block Attention Module

    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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    All Attention You Need

    本文提出了两种attention: sort Attention hard Attention 本文的模型结构: ? 文章提出了两种attention的改进版本,即global attention和local attention。 local attention 本文认为local attention为hard attention和soft attention的混合体(优势上的混合),因为他的计算复杂度要低于global attention : 总结了attention的通用形式 提出了self attention,multi-head attention Transform结构 总结Attention的通用格式 作者将Attention理解为 提出self attention, multi-head attention 这里的self attention 指的是用到自身的信息来计算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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    神经网络 Attention

    自注意力模型 Self-Attention 不同于 Attention 传统的Attention是基于source端和target端的隐变量(hidden state)计算Attention的,得到的结果是源端 Self -Attention 首先分别在source端和target端进行自身的attention,仅与source input或者target input自身相关的Self -Attention,以捕捉 source端或target端自身的词与词之间的依赖关系;然后再把source端的得到的self -Attention加入到target端得到的Attention中,称作为Cross-Attention 基本流程 关于attention有很多应用,在非seq2seq任务中,比如文本分类,或者其他分类问题,会通过self attention来使用attention。 多头注意力模型 Multi-head attention 论文 《Attention is all you need》 公式化表示如下: image.png 与原来的self-attention的核心原理其实是差不多的

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