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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. 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 Target=Source这种特殊情况下的注意力计算机制

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Self Attention注意力机制

self attention是提出Transformer的论文《Attention is all you need》中提出的一种新的注意力机制,这篇博文仅聚焦于self attention,不谈transformer 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。 那么注意力机制其实是Query到一系列键值对(Key, Value)上的映射函数。 ? 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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    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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    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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    Attention!当推荐系统遇见注意力机制

    注意力机制都已经变成很tasteless的手法的时候,使用或者魔改注意力机制一定要专注讲好自己的故事:即『为什么要用Attention,为什么要魔改Attention』 现阶段从传统的CF,FM等方法到 所以需要注意力机制去增强在兴趣变化中相关兴趣的影响,减弱不相关兴趣的影响,即给 GRU计算Attention权重,如上图红色的部分。 注意力有三种变体可以选择: GRU with attentional input (AIGRU):将注意力作为输入 Attention based GRU(AGRU):用注意力代替GRU的更新门 注意力的其他玩法 推荐系统也算是很大的领域了,所以关于注意力的玩法也有很多,所以重点决定是为什么要用Attention。 已经不够了,那么魔改升级Attention变成High-order-Attention,Channel-wise-Attention,Spatial-Attention等等.....还有其他的注意力变体

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    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? 注意力机制直观理解 如同前面讲过的人工翻译是一部分一部分看,一部分一部分翻译一样,注意力机制旨在实现在计算某个时间步的输出时,将注意力集中在一段序列上,段的大小可以由一个窗口来决定,并且为该段序列每一个时间步都赋以权值 注意力机制的应用 虽然我们以NLP为例,但注意力机制在其他领域也有一些应用。 参考文献 吴恩达深度学习系列-注意力机制 台大李宏毅机器学习课程-Attention-based model Neural Machine Translation by Jointly Learning 深度学习中 的 Attention机制

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    干货 | Attention注意力机制超全综述

    作者:CHEONG 来自:机器学习与自然语言处理 一、Attention机制原理理解 Attention机制通俗的说,对于某个时刻的输出y,它在输入x上各个部分上的注意力,这里的注意力也就是权重,即输入 ..影响的权重不同,这个权重便是由Attention计算,因此可以把Attention机制看成注意力分配系数,计算输入每一项对输出权重影响大小 ? 每个输出的词Y受输入X1,X2,X3,X4影响的权重不同,这个权重便是由Attention计算 因此可以把Attention机制看成注意力分配系数,计算输入每一项对输出权重影响大小 下面一张图给出了Attention Attention中缩放的目的是为了加速神经网络的计算 五、Attention机制实现分析 1、HierarchicalAttention Network中的注意力机制实现 ? 解释:h是隐层GRU的输出,设置w,b,us三个随机变量,先一个全连接变换经过激活函数tanh得到ui,然后在计算us和ui相乘,计算softmax输出a,最后得到权重a之后再和h相乘,得到最终经过注意力机制的输出

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    注意力机制研究现状综述(Attention mechanism)

    2017 年,Google 机器翻译团队发表的 Attention is All You Need 中大量使用了自注意力(self-attention机制来学习文本表示。 2.2 注意力机制分类 总的来说,一种是软注意力(soft attention),另一种则是强注意力(hard attention)。以及被用来做文本处理的NLP领域的自注意力机制。 软注意力机制。 可分为基于输入项的软注意力(Item-wise Soft Attention)和基于位置的软注意力(Location-wise Soft Attention) 强注意力机制。 可分为基于输入项的强注意力(Item-wise Hard Attention)和基于位置的强注意力(Location-wise Hard Attention)。 自注意力机制。 4 强注意力机制(hard-attention) ---- 4.1 基于注意力从街景图像中提取结构化信息 Attention-based Extraction of Structured Information

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    神经网络注意力机制--Attention in Neural Networks

    这篇博文主要介绍神经网络中的注意力机制,代码实现了两个 soft visual attention What is Attention? 首先来看看 注意力机制是什么? 注意力机制可以让一个神经网络能够只关注其输入的一部分信息,它能够选择特定的输入。 attention is implemented as ? non-linearities, where elements of the input or feature vectors interact with each other only by addition 但是 注意力机制可以让输入向量之间的作用方式是相乘 of models if we relax the constrains on the values of the attention mask 注意力引入的 multiplicative interactions

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    ·注意力机制浅析(Attention is All You Need论文)

    Multi-Head Attention 这个是 Google 提出的新概念,是 Attention 机制的完善。 ? 而在 Google 的论文中,大部分的 Attention 都是 Self Attention,即“自注意力”,或者叫内部注意力。 Google 论文的主要贡献之一是它表明了内部注意力在机器翻译(甚至是一般的 Seq2Seq 任务)的序列编码上是相当重要的,而之前关于 Seq2Seq 的研究基本都只是把注意力机制用在解码端。 类似的事情是,目前 SQUAD 阅读理解的榜首模型 R-Net 也加入了自注意力机制,这也使得它的模型有所提升。 当然,Google 的结果表明将纯注意力机制用在机器翻译中,能取得目前最好的效果,这结果的确是辉煌的。 然而,我还是想谈谈这篇论文本身和 Attention 层自身的一些不足的地方。 1.

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    【CV中的Attention机制】基础篇-视觉注意力机制和SENet

    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。 注意力机制本质上与人类对外界事物的观察机制相似。 总的来说,注意力机制可分为两种:一种是软注意力(soft attention),另一种则是强注意力(hard attention)。 CV中的注意力机制 近几年来,深度学习与视觉注意力机制结合的研究工作,大多数是集中于使用掩码(mask)来形成注意力机制。 为了更清楚地介绍计算机视觉中的注意力机制,通常将注意力机制中的模型结构分为三大注意力域来分析。

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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」。 ? Attention 机制很像人类看图片的逻辑,当我们看一张图片的时候,我们并没有看清图片的全部内容,而是将注意力集中在了图片的焦点上。大家看一下下面这张图: ? 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。 ——阿里技术 想要了解更多技术细节,可以看看下面的文章或者视频: 「文章」深度学习中的注意力机制 「文章」遍地开花的 Attention,你真的懂吗? Attention机制,对所有step的hidden state进行加权,把注意力集中到整段文本中比较重要的hidden state信息。

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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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    计算机视觉中的注意力机制(Visual Attention

    本文将会介绍计算机视觉中的注意力(visual attention机制,本文为了扩大受众群体以及增加文章的可读性,采用递进式的写作方式。 计算机视觉(computer vision)中的注意力机制attention)的基本思想就是想让系统学会注意力——能够忽略无关信息而关注重点信息。为什么要忽略无关信息呢? 本文关注的领域是计算机视觉中的注意力机制,同时在自然语言处理(NLP)或者视觉问答系统(VQA)中也有对应的注意力机制,可以相关文章可以看Attention模型方法综述。 为了更清楚地介绍计算机视觉中的注意力机制,这篇文章将从注意力域(attention domain)的角度来分析几种注意力的实现方法。 Recurrent Attention Model [7]中将注意力机制看成对一张图片上的一个区域点的采样,这个采样点就是需要注意的点。

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    注意力机制(Self-Attention)的基本知识

    这里我们关注的是基本的Self-Attention机制是如何工作的,这是Transformers模型的第一层。 本质上,对于每个输入向量,Self-Attention产生一个向量,该向量在其邻近向量上加权求和,其中权重由单词之间的关系或连通性决定。 没有比注意力机制更好的开始了,因为: 最基本的transformers 完全依赖于注意力机制 Self-Attention的数学表示 我们需要一个ML系统来学习单词之间的重要关系,就像人类理解句子中的单词一样 这是通过Self-Attention来实现的 ? 图2.1:“The”注意力集中在了哪些词? 在最基本的层面上,Self-Attention是一个过程,其中一个向量序列x被编码成另一个向量序列z(图2.2)。每一个原始向量只是一个代表一个单词的数字块。

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    【哈工大SCIR Lab】Attention注意力机制可解释吗?

    EMNLP 2019《Attention is Not Not Explanation》 本文将与您探讨注意力机制的可解释性问题。 1 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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