attention机制_attention注意力机制_ATTENTION - 腾讯云开发者社区

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。

1.9K1 0

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

1.1K4 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

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

1K8 0

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的机制叫做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。

3K2 0

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

8993 0

·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。

5511 0

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

1.4K1 0

【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。...具体方案如下图所示：然后开始分别介绍由SE改进的三个模块，首先说明一下图例: cSE模块：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，...in_tensor.shape) out_tensor = c_se(in_tensor) print("out shape:", out_tensor.shape) sSE模块：上图是空间注意力机制的实现...= 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

1.1K3 1

·Attention机制概念学习笔记

7622 0

【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.

1.8K3 0

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

1.4K3 0

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

1.3K2 0

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

8632 0

【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。

1.1K1 1

Attention注意力机制的理解

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。

3K5 0

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

12K1 0

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。

1.7K4 0

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)

7112 0

自注意力机制(Self-attention)

自注意力机制(Self-attention) 背景最近，学了好多东西，今天看了一下李飞飞老师讲解的自注意力机制，因此在这记录一下，以供日后复习，同时自己学习消化知识也好。...在图中可以看到，a表示对输入数据进行处理之后，作为self-attention的输入，从而得到b。其中，在得到每个b的过程中，都会考虑到输入的每个元素，包括a1, a2, a3, a4。...对于中间那一块深色的模块，就是自注意力机制的核心。...在注意力机制中，首先需要计算注意力得分，比如：在进行计算第一元素时，需要考虑其他三个元素的情况，在计算第一个元素时，分别考虑其他每个元素的权重，给每个元素打分，重要性越大则分数越高。...在上图中可以得到，自注意力机制在计算第一个元素时流程为：首先，给输入向量每个元素，分别乘以两个举证Wq和Wk，从而计算出q1和ki。然后，将q1和ki分别相乘，得到每个元素的分数。

1.3K2 0

注意力机制(Attention Mechanism) - NLP算法面试

注意力机制(Attention Mechanism) 注意力机制是深度学习中一个非常重要的思想，在NLP领域尤为重要。为什么要引入Attention Mechanism？...文本翻译(Text Translation) 吴恩达课程为例，Attention机制被应用在翻译一个单词时应该重点关注哪些原词。...语义蕴含(Entailment) Attention机制被用来关联假设和前提两者中词与词之间的对应关系。...语音识别(Audio Recognition) Attention机制被用来关联每个输入语音序列的某些部分和相应音素的对应关系。...深度学习中的 Attention机制

3.2K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

Attention 机制

Attention机制

attention 机制入门

Attention机制总结

TensorFlow实现Attention机制

·Attention机制实践解读

Attention注意力机制

【CV中的attention机制】

·Attention机制概念学习笔记

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

通俗易懂理解Attention机制

机器翻译的Attention机制

seq2seq与Attention机制

【NLP】聊聊NLP中的attention机制

Attention注意力机制的理解

Self Attention 自注意力机制

Attention！注意力机制可解释吗？

Transformer自下而上理解(3) Self-attention机制

自注意力机制(Self-attention)

注意力机制(Attention Mechanism) - NLP算法面试

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐