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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

本文将详细讲解Attention的方方面面。 Attention 的本质是什么 Attention(注意力)机制如果浅层的理解,跟他的名字非常匹配。他的核心逻辑就是「从关注全部到关注重点」。 ? 上面所说的,我们的视觉系统就是一种 Attention机制,将有限的注意力集中在重点信息上,从而节省资源,快速获得最有效的信息。 AI 领域的 Attention 机制 Attention 机制最早是在计算机视觉里应用的,随后在 NLP 领域也开始应用了,真正发扬光大是在 NLP 领域,因为 2018 年 BERT 和 GPT 的效果出奇的好 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。 速度快 Attention 解决了 RNN 不能并行计算的问题。Attention机制每一步计算不依赖于上一步的计算结果,因此可以和CNN一样并行处理。

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    Attention机制总结

    Attention: 感兴趣区域ROI和定位机制。 每一步只关注特定小区域,抽取区域表征信息,再整合到之前的步骤所积累的信息中。 的核心 在序列到序列的模型中(sequence2sequence): Attention机制是连接编码层和解码层的一个通道。 原文阐述 Attention的通用定义如下: 给定一组向量集合values,以及查询向量query,我们根据query向量去计算values加权和,即成为attention机制attention的重点即为求这个集合values中每个value的权值。我们也称attention机制叫做query的输出关注了(考虑到了)原文的不同部分。 如何改进或创新attention机制: 1.在向量加权和上做文章。 2.在匹配度的计算方式上做文章。

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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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    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

    5.Attention机制的本质思想 如果把Attention机制从上文讲述例子中的Encoder-Decoder框架中剥离,并进一步做抽象,可以更容易看懂Attention机制的本质思想。 图9 Attention机制的本质思想 我们可以这样来看待Attention机制(参考图9):将Source中的构成元素想象成是由一系列的<Key,Value>数据对构成,此时给定Target中的某个元素 而Self Attention顾名思义,指的不是Target和Source之间的Attention机制,而是Source内部元素之间或者Target内部元素之间发生的Attention机制,也可以理解为 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。 此时如果加入Attention机制能够明显改善系统输出效果,Attention模型在这里起到了类似人类视觉选择性注意的机制,在输出某个实体单词的时候会将注意力焦点聚焦在图片中相应的区域上。

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    Attention注意力机制

    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. 编解码器中的Attention 2.1 计算背景变量 我们先描述第⼀个关键点,即计算背景变量。下图描绘了注意⼒机制如何为解码器在时间步 2 计算背景变量。 Attention本质 3.1 机器翻译说明Attention 本节先以机器翻译作为例子讲解最常见的Soft Attention模型的基本原理,之后抛离Encoder-Decoder框架抽象出了注意力机制的本质思想 如果把Attention机制从上文讲述例子中的Encoder-Decoder框架中剥离,并进一步做抽象,可以更容易看懂Attention机制的本质思想。 ? **而Self Attention顾名思义,指的不是Target和Source之间的Attention机制,而是Source内部元素之间或者Target内部元素之间发生的Attention机制,也可以理解为

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    【CV中的attention机制

    前言: 本文介绍了一个用于语义分割领域的attention模块scSE。 这个模块类似之前BAM模块里的Channel attention模块,通过观察这个图就很容易理解其实现方法,具体流程如下: 将feature map通过global average pooling方法从 上图是空间注意力机制的实现,与BAM中的实现确实有很大不同,实现过程变得很简单,具体分析如下: 直接对feature map使用1×1×1卷积, 从[C, H, W]变为[1, H, W]的features = self.Conv1x1(U) # U:[bs,c,h,w] to q:[bs,1,h,w] q = self.norm(q) return U * q # 广播机制 self.Conv1x1(U) # U:[bs,c,h,w] to q:[bs,1,h,w] q = self.norm(q) return U * q # 广播机制

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    ·Attention机制概念学习笔记

    5.Attention机制的本质思想 如果把Attention机制从上文讲述例子中的Encoder-Decoder框架中剥离,并进一步做抽象,可以更容易看懂Attention机制的本质思想。 图9 Attention机制的本质思想 我们可以这样来看待Attention机制(参考图9):将Source中的构成元素想象成是由一系列的<Key,Value>数据对构成,此时给定Target中的某个元素 而Self Attention顾名思义,指的不是Target和Source之间的Attention机制,而是Source内部元素之间或者Target内部元素之间发生的Attention机制,也可以理解为 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。 此时如果加入Attention机制能够明显改善系统输出效果,Attention模型在这里起到了类似人类视觉选择性注意的机制,在输出某个实体单词的时候会将注意力焦点聚焦在图片中相应的区域上。

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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。 什么是注意力机制? 注意力机制Attention Mechanism)是机器学习中的一种数据处理方法,广泛应用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的机器学习任务中。 注意力机制可以分为: 通道注意力机制:对通道生成掩码mask,进行打分,代表是senet, Channel Attention Module 空间注意力机制:对空间进行掩码的生成,进行打分,代表是Spatial Attention Module 混合域注意力机制:同时对通道注意力和空间注意力进行评价打分,代表的有BAM, CBAM 2.

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    通俗易懂理解Attention机制

    阅读大概需要5分钟 跟随小博主,每天进步一丢丢 作者:何之源 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28054589 来源:知乎 Attention机制理论 在Encoder-Decoder Attention机制通过在每个时间输入不同的c来解决这个问题,下图是带有Attention机制的Decoder: ? 每一个c会自动去选取与当前所要输出的y最合适的上下文信息。具体来说,我们用 ? 至此,关于Attention模型,我们就只剩最后一个问题了,那就是:这些权重 ? 是怎么来的? 事实上, ? 以上就是带有Attention的Encoder-Decoder模型计算的全过程。 实例代码 之前我写的一篇实现机器翻译的代码和Attention机制公式详解的文章: 基于attention的seq2seq机器翻译实践详解

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    机器翻译的Attention机制

    Encoder-decoder architecture 在输入序列很长的情况,在预测目标序列的时候,Attention机制可以使得Model能够将注意力集中在关键的相关词上,从而提升机器翻译模型的效果 Bahdanau Attention Bahdanau Attention的公式如下: Bahdanau Attention的实现代码: class BahdanauAttention(tf.keras.layers.Layer = tf.reduce_sum(context_vector, axis=1) return context_vector, attention_weights Decoder+Attention 在Decoder过程中引入Attention机制,并将Attention的结果与Decoder Input拼接,送入GRU完成翻译过程。 weights to plot later on attention_weights = tf.reshape(attention_weights, (-1, )) attention_plot

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    seq2seq与Attention机制

    学习目标 目标 掌握seq2seq模型特点 掌握集束搜索方式 掌握BLEU评估方法 掌握Attention机制 应用 应用Keras实现seq2seq对日期格式的翻译 4.3.1 seq2seq 4.3.1.3 应用场景 神经机器翻译(NMT) 聊天机器人 接下来我们来看注意力机制,那么普通的seq2seq会面临什么样的问题? 4.3.2 注意力机制 4.3.2.1 长句子问题 对于更长的句子,seq2seq就显得力不从心了,无法做到准确的翻译,一下是通常BLEU的分数随着句子的长度变化,可以看到句子非常长的时候,分数就很低 定义编解码器、Attention机制、输出层 Keras是一个高级神经网络API,用Python编写,能够在TensorFlow之上运行。 机制

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    Attention注意力机制的理解

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 1.什么是Attention机制? 从Attention的作用角度出发,我们就可以从两个角度来分类Attention种类:Spatial Attention空间注意力和Temporal Attention时间注意力。 更具实际的应用,也可以将Attention分为Soft Attention和Hard Attention。 Soft Attention是所有的数据都会注意,都会计算出相应的注意力权值,不会设置筛选条件。 Hard Attention会在生成注意力权重后筛选掉一部分不符合条件的注意力,让它的注意力权值为0,即可以理解为不再注意这些不符合条件的部分。

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    Self Attention 自注意力机制

    Self attention直观上与传统Seq2Seq attention机制的区别在于,它的query和massage两个序列是相等的。 广义注意力机制 在谈论self attention之前我们首先认识一下以KQV模型来解释的Attention机制。 假定输入为Q(Query), Memory中以键值对(K,V)形式存储上下文。 Self Attention机制的优越之处 抖音算法面试题,Self Attention和Seq2Seq Attention相比,优越在哪里。 从图中能看出self-attention和卷积的关联之处 如果普通attention机制在一个窗口下计算attention score,正如我这篇博文介绍的attention机制,那么这种attention 参考文献 注意力机制(Attention Mechanism) - NLP算法面试 Attention and Self-Attention Attention机制详解(二)——Self-Attention

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    【NLP】 聊聊NLP中的attention机制

    本篇介绍在NLP中各项任务及模型中引入相当广泛的Attention机制。在Transformer中,最重要的特点也是Attention。 受此启发,做计算机视觉的朋友,开始在视觉处理过程中加入注意力机制(Attention)。随后,做自然语言处理的朋友们,也开始引入这个机制。 在NLP的很多任务中,加入注意力机制后,都取得了非常好的效果。 那么,在NLP中,Attention机制是什么呢? 那么,抽离编解码机制Attention机制的本质是什么呢?我们下面来看看。 3 Attention机制的本质 我们回想一下,引入Attention机制的本意,是为了在信息处理的时候,恰当的分配好”注意力“资源。

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    Transformer自下而上理解(3) Self-attention机制

    前言 2015年,在文献[1]中首次提出attention。到了2016年,在文献[2]中提出了self-attention方法。作者将self-attention和LSTM结合用在了机器阅读任务上。 在阅读以下内容之前,强烈建议先看看之前关于attention机制的文章介绍:Transformer自下而上(2) 注意力(Attention机制。 2. SimpleRNN + Attention 下面我们会逐项介绍计算过程。 3.1 计算 h_1 和 c_1 下图给出了加入Attention机制后的示意图,可以看到和Fig 1. Attention的目的是为了避免遗忘,所以一种很自然的思路就是 c_i 是所有之前状态 \{h0,..,h_{i-1}\} 的加权求和,他们的权重分别是 \{\alpha_0,... In EMNLP, 2016 [3] Transformer自下而上(2) 注意力(Attention机制 (https://zhuanlan.zhihu.com/p/374841046)

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    Attention!注意力机制可解释吗?

    本文将与您探讨注意力机制的可解释性问题。 一、注意力机制(Attention Mechanism) 1.1 背景 Attention机制目前是自然语言处理领域最常采用的方法之一,因其能在一系列任务上对模型性能产生显著的提升,尤其是基于循环神经网络结构的 的值也依然十分接近0”,进而初步认为Attention机制有和直觉相悖的现象。 ,进而证明Attention机制是不可靠的。 ,也就是说,可能是上下文相关的编码器导致了Attention机制难以解释,但是作者并未对此进行深入研究。

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