那么要如何进行设置呢？这就是本指南想解决的问题了。在 Ubuntu 的 /etc/apache2/ 目录下有个 Apache2 的主配置文件 apache2.conf。...除非该域名被其他虚拟主机配置所用，比如我们还配置了 edunuke.firehare.com 指向本机，且配置了相应的虚拟主机，这样的话，输入域名 edunuke.firehare.com 就会被对应该域名的目录中...熟悉 Apache2 的朋友会问为什么这样麻烦，放在一个文件中不也是可以吗？为什么要用两个文件呢？...但如果要是安装 Zope+Plone 的话，上面的这点设置是远远不够的，由于 Zope+Plone 结构所采用的端口并非是80端口，所以我们还得做端口重定向。...由于在 mods-available 目录中已经有了 Rewrite 和 Proxy 模块的配置引导文件，所以只需要简单地将其安装到 Apache2 中即可。
注意力机制（Attention Mechanism）最近吸引了大量的关注因为它的可并行化的计算，较少的模型训练时间和长期/本地依赖捕捉的灵活性。...另外，self-attention过程中不会考虑两个元素的位置关系，所以如何在self-attention过程中引入时域顺序信息一直是重要的问题。...Multi-dimensional Attention兼容性函数为： ? 因此attention的结果可以写成： ?...在SST的测试集上，不同长度的句子的预测正确率的折线图如图5，其对比了LSTM，Bi-LSTM和Tree-LSTM。 ? 图5：细粒度情感分析精度 vs. 句子长度。...实验结果如表5。 ? 表5：在不同的句子分类的benchmark上的实验结果。在CR，MPQA，和SUBJ报告的精度为10次交叉验证的平均结果；在TREC上报告的为5次平均的结果。
，但是如何设计有效的特征交互结构需要设计人员对数据特点以及结构设计等方面有很强的要求。...“red”和“lipstick”更大的注意力权重，而对“workday”或者“weekend”的权重都很小。...FRNet 可以被认为是许多 CTR 预测方法的基本组成部分，可以插入在 embedding layer 之后，提高 CTR 预测方法的性能。 FRNet 表现出了极强集兼容性和有效性。...3.2 兼容性分析 将 FRNet 应用到其他模型中查看效果。 和其他模块进行对比。...Assigning weights to original features 是合理的。#5 移除了权重信息，发现 #10 和 #11 超过了 #5。
单个注意力头不仅清晰的学会了执行不同的任务，还呈现出许多和句子的语义结构、句法有关的行为。 5 Training 训练 本节描述模型的训练机制。...这暗示着确定兼容性并不容易，而且一个比点积更复杂的兼容性函数可能是有益的。我们进一步观察C行和D行，如预料的那样，大型模型更好，dropout对避免过拟合非常有用。...Bottom: 仅是从head 5 和head 6中剥离出来的对单词‘its’的注意力。 [fm3lpczjmk.png] 图5：许多注意力头表现出的行为看起来都和句子的结构有些关系。...也就是说，训练好的模型会知道如何将一个句子序列映射到另一个句子序列，比如英文到中文的翻译。...但是至少通过本文，你应该大致明白了论文在讨论什么，其提出的attention机制是为了解决什么问题。
然而，这样的实现隐藏了各个输入标记如何相互关联，这可以在 Transformer 的注意力机制中得到证明。3. Attention 机制注意力机制构成了所有 Transformer 模型的核心。...具体来说，它的经典版本使用了所谓的多头缩放点积注意力。让我们用一个头（为了清楚起见）将缩放的点积注意力分解成一个简单的逻辑程序。图片注意力的目的是决定网络应该关注输入的哪些部分。...注意通过计算值 V 的加权和来实现，其中权重表示输入键 K 和查询 Q 的兼容性。...与掩码相反，我们只计算所需的缩放点积。图片5. 非标准 Attention当然，象征性的“掩蔽”可以是完全任意的。...我们已经在 Relational Attention 中看到了如何实现嵌入。对于传统的 Transformer，嵌入将非常相似。我们将输入向量投影到三个嵌入向量中——键、查询和值。
[2gv4d5lnz4.png] self-attention有附加的优势，就是模型的可解释性更强。我们从模型中观察注意力分布，并在附录中呈现和讨论了一个示例。...这暗示着确定兼容性并不容易，而且一个比点积更复杂的兼容性函数可能是有益的。我们进一步观察C行和D行，如预料的那样，大型模型更好，dropout对避免过拟合非常有用。...Attention Visualizations 注意力可视化 [0rhfidtl5i.png] 图3：可以看到，在编码making的时候，注意力的关注情况。...Bottom: 仅是从head 5 和head 6中剥离出来的对单词‘its’的注意力。 [2ti5ohffyt.png] 图5：许多注意力头表现出的行为看起来都和句子的结构有些关系。...但是至少通过本文，你应该大致明白了论文在讨论什么，其提出的attention机制是为了解决什么问题。 ok,本篇就这么多内容啦~，感谢阅读O(∩_∩)O，88~
3.Transformer计算attention的时候为何选择点乘而不是加法？两者计算复杂度和效果上有什么区别？ 答：K和Q的点乘是为了得到一个attention score 矩阵，用来对V进行提纯。...它们的矩阵乘积将有均值为0，方差为dk，因此使用dk的平方根被用于缩放，因为，Q 和 K 的矩阵乘积的均值本应该为 0，方差本应该为1，这样可以获得更平缓的softmax。...当维度很大时，点积结果会很大，会导致softmax的梯度很小。为了减轻这个影响，对点积进行缩放。 ? 5.在计算attention score的时候如何对padding做mask操作？...答：对需要mask的位置设为负无穷，再对attention score进行相加 6.为什么在进行多头注意力的时候需要对每个head进行降维？...Dropout是如何设定的，位置在哪里？Dropout 在测试的需要有什么需要注意的吗？ LN是为了解决梯度消失的问题，dropout是为了解决过拟合的问题。
是如何计算的 三、multi-head attention多头注意力机制 四、其他相关知识点 4.1堆叠多层： 4.2位置信息表达： 4.3 残差连接 4.4 归一化 五、代码实现 5.1使用PyTorch...，看到后面发现不应该有顺序，2.1应该是对2.2的补充说明。...输入如何编码 输出结果是什么 Attention的目的 怎么组合 二 Self.attention机制 2.1、Attention什么意思 对于输入数据，你的关注点是什么 如何才能让计算机关注到这些有价值的信息...如果我们计算句子中第一个位置单词的 Attention Score（注意力分数），那么第一个分数就是 q1 和 k1 的内积，第二个分数就是 q1 和 k2 的点积(内积) 第m个词(共n个词)得到n个内积...# 因为 query 有 12 个词，所以把 12 放到前面，把 5 和 60 放到后面，方便下面拼接多组的结果 # Z: [64,6,12,50] 转置-> [64,12,6,50]
然而，这样的实现隐藏了各个输入标记如何相互关联，这可以在 Transformer 的注意力机制中得到证明。 3. Attention 机制 注意力机制构成了所有 Transformer 模型的核心。...具体来说，它的经典版本使用了所谓的多头缩放点积注意力。让我们用一个头（为了清楚起见）将缩放的点积注意力分解成一个简单的逻辑程序。 注意力的目的是决定网络应该关注输入的哪些部分。...注意通过计算值 V 的加权和来实现，其中权重表示输入键 K 和查询 Q 的兼容性。...与掩码相反，我们只计算所需的缩放点积。 5. 非标准 Attention 当然，象征性的“掩蔽”可以是完全任意的。...我们已经在 Relational Attention 中看到了如何实现嵌入。对于传统的 Transformer，嵌入将非常相似。我们将输入向量投影到三个嵌入向量中——键、查询和值。
什么是Attention机制 2. 编解码器中的Attention 2.1 计算背景变量 2.2 更新隐藏状态 3....Attention本质 3.1 机器翻译说明Attention 3.2 注意力分配概率计算 3.3 Attention的物理含义 4. Self-Attention模型 5. 发展 1....记 ct′ 是解码器在时间步 t′ 的背景变量，那么解码器在该时间步的隐藏状态可以改写为： ? 这⾥的关键是如何计算背景变量 ct′ 和如何利⽤它来更新隐藏状态 st′。...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？...除此外，Self Attention对于增加计算的并行性也有直接帮助作用。这是为何Self Attention逐渐被广泛使用的主要原因。 5.
目的是保持相关词的完整性，同时可以将数值极小的不相关的词删除。 上述整个流程就是通过张量计算展示自注意力层是如何计算注意力得分的。...比如“苹”和“果”的相关性比较高，那么对于“苹”来说就应该对“果”有更高的关注。...“我”的相关度为5，“我”和“喜”的相关度为2，以此类推。...值越大说明相关度越高，那么也应该给予更高的关注度，这也是为啥叫注意力。而矩阵X和XT得到的是一个方阵，方阵中的元素xij则代表第i个字对第j个字的关注度。...下面是矩阵X和XT点乘展示图： 图5 矩阵X和XT点乘展示图 Softmax(X·XT)。归一化操作，将注意力值转化到0-1之间，和为1。
基于Attention的Transformer模型不但提高了翻译性能也提升了效率。因此，注意力机制和Transformer模型成为了大家近期的研究热点。...本文带你认识这位有超强“战斗力“的”“变形金刚”，看看它是如何高效处理NLP(Natural Language Processing)领域的任务。 Transformer是什么？...每个V是靠着这个简单的word embedding过程得来的。那么每个a怎么来的？ 因为这个a是表示当前Attention的词对目标词权重，那很直观的，这个a值应该只凭当前词和目标词关系算出来。...5.Position Encoding 咱们刚才聊了这么多，有个问题一直忽略了——这个模型只知道词和词之间的影响力，但它根本没考虑这些词的顺序。顺序多么重要，怎么可能不在考虑范围内！...注意，这个加是在原有词向量上叠加一个同维度表示位置的向量，不是粘在后边。 这个位置向量怎么生成？ 论文里写了算法，这里不展开，感兴趣同学可以去看。关于这个方法的直观理解是什么呢？
因为之前写过Attention+YOLOv3的文章，做过相关实验，所以被问过很多问题，举几个典型的问题： 我应该在哪里添加注意力模块？ 我应该使用那种注意力模块？...为什么我添加了注意力模块以后精度反而下降了？ 你添加注意力模块以后有提升吗？ 注意力模块的参数如何设置？ 添加注意力模块以后如何使用预训练模型？...而感受野叠加也是通过多层叠加的方式构建，比如两个3x3卷积的理论感受野就是5x5, 但是其实际感受野并没有那么大，可以看以下文章的分析。 目标检测和感受野的总结和想法 各种注意力模块的作用是什么呢？...因此注意力模块具有让模型看的更广的能力，近期vision transformer的出现和注意力也有一定关联，比如Non Local Block模块就与ViT中的self-attention非常类似。...（感谢李沐老师出的系列视频！） 再回到这个问题，注意力模块对感受野的影响，直观上来讲是会增加模型的感受野大小。理论上最好的情况应该是模型的实际感受野(不是理论感受野)和目标的尺寸大小相符。
由此，Encoder-Decoder 有 2 点需要注意： 不管输入序列和输出序列长度是什么，中间的「向量 c」长度都是固定的，这也是它的一个缺陷。...，输入 4 个单词，输出 5 个汉字。...不管输入序列和输出序列长度是什么，中间的「向量 c」长度都是固定的。...以上是对注意力机制的直观理解，那么 Attention 如何准确将注意力放在关注的地方呢？...计算 Encoder 中每个时刻的隐向量 将各个时刻对于最后输出的注意力分数进行加权，计算出每个时刻 i 向量应该赋予多少注意力 decoder 每个时刻都会将 ③ 部分的注意力权重输入到 Decoder
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...据Lilian Weng博主[1]总结以及一些资料显示，Attention机制最早应该是在视觉图像领域提出来的，这方面的工作应该很多，历史也比较悠久。...Self-Attention 那Self-Attention又是指什么呢？...而Transformer主要由多头自注意力(Multi-Head Self-Attention)单元组成。那么Multi-Head Self-Attention又是什么呢？以下为论文中的图： ?...Memory-based Attention image.png 那为什么又要这样做呢？在nlp的一些任务上比如问答匹配任务，答案往往与问题间接相关，因此基本的注意力技术就显得很无力了。
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...据Lilian Weng博主[1]总结以及一些资料显示，Attention机制最早应该是在视觉图像领域提出来的，这方面的工作应该很多，历史也比较悠久。...Self-Attention 那Self-Attention又是指什么呢？...而Transformer主要由多头自注意力(Multi-Head Self-Attention)单元组成。那么Multi-Head Self-Attention又是什么呢？...然而，由于结合了额外的函数，可以实现可重用性和增加灵活性，所以Memory-based attention mechanism可以设计得更加强大。 那为什么又要这样做呢？
什么是注意力机制？为什么RFA比Softmax更好？...Google最近发布了一种新方法-Random Feature Attention-用来取代transformers中的softmax注意力机制，以实现相似或更好的性能，并显着改善时间和空间复杂度。...假设我们有这样一个句子"注意力机制到底是什么" 注意机制的目标是计算一个相对矩阵，该矩阵涉及序列的不同部分应如何相互链接。...例如，“注意”和“机制”应该联系在一起，但两者都不应该与“实际”和“是”紧密联系在一起。 该机制将从输入句子的数字形式开始，即一个词嵌入矩阵 注意:词嵌入是一个词的向量表示，它包含该词的不同属性。...softmax结果将与V结合，为其提供基于注意力的语义结果。 但是什么是查询、键和值呢?
据Lilian Weng博主[1]总结以及一些资料显示，Attention机制最早应该是在视觉图像领域提出来的，这方面的工作应该很多，历史也比较悠久。...Self-Attention 那Self-Attention又是指什么呢？...而Transformer主要由多头自注意力(Multi-Head Self-Attention)单元组成。那么Multi-Head Self-Attention又是什么呢？...既然为seq2seq模式，自然也包括encoder和decoder，那这篇文章又是如何构建这些的呢？莫急，请继续往下看。...然而，由于结合了额外的函数，可以实现可重用性和增加灵活性，所以Memory-based attention mechanism可以设计得更加强大。 那为什么又要这样做呢？
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