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Attention,BiLSTM以及Transform

Attention (function(){var player = new DPlayer({"container":document.getElementById("dplayer0"),"theme ":"#FADFA3","loop":true,"video":{"url":"https://jalammar.github.io/images/attention_process.mp4"},"danmaku Attention:使用储存的Encoder词向量和h4向量来计算时间步的上下文向量(C4)。 h4和C4进行拼接得到这一个RNN的输出。 把每一个时间步骤汇总起来就得到了最后的输入输出的Attention矩阵: ? 上面的过程搞明白后,现在的问题就是怎么对几个向量进行评分。 Transformer (Attention Is All You Need) 正如论文的题目所说的,Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN,整个网络结构完全是由Attention机制组成。

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深度学习算法原理——Attention BiLSTM

论文地址:Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification 文章中提到使用双向的 LSTM(Bidirectional LSTM)加上Attention的机制处理文本分类的相关问题,以解决CNN模型不适合学习长距离的语义信息的问题。 在Attention BiLSTM网络中,主要由5个部分组成: 输入层(Input layer):指的是输入的句子,对于中文,指的是对句子分好的词; Embedding层:将句子中的每一个词映射成固定长度的向量 ; LSTM层:利用双向的LSTM对embedding向量计算,实际上是双向LSTM通过对词向量的计算,从而得到更高级别的句子的向量; Attention层:对双向LSTM的结果使用Attention加权 Attention机制 假设HHH是所有词向量的集合:[h1,h2,⋯hT]\left [ h_1,h_2,\cdots h_T \right ][h1​,h2​,⋯hT​],那么Attention的计算方法如下

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    深度学习算法原理——Attention-Based BiLSTM

    Attention-Based BiLSTM结合双向的LSTM(Bidirectional LSTM)以及Attention机制处理文本分类的相关问题,通过attention机制,该方法可以聚焦到最重要的词 算法思想 2.1 算法的组成部分 Attention-Based BiLSTM算法的网络结构如下所示: 在Attention-Based BiLSTM网络中,主要由5个部分组成: 输入层(Input BiLSTM后得到的向量为: 其中, 表示的是对应元素相加。 Attention机制 假设 是所有 个词经过BiLSTM后得到的向量的集合: ,那么Attention的计算方法如下: 其中, , 表示的是向量的维度,对应的, 的维度为 分类 针对句子 ,通过上述的BiLSTM以及Attention机制,得到了对应的表示矩阵: ,其维度为 。

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    轻松搞懂Word2vec FastText+BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTMBiLSTM+Attention实现中英文情感分类

    本篇主要会涉及到关于数据清洗、文本特征提取以及建模(BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTMBiLSTM+Attention)几个部分,剩下的内容可以查看我另外几篇博客。 、cnn+bilstmbilstm+attention】英文长文本分类实战 前言 讲道理,这篇博客应该可以帮助很多只有一点点NLP的朋友,在较短的时间内了解文本分类的整个过程并用代码复现整个流程。 (n_symbols, embedding_weights, x_train, y_train) 补充一下,实现CNN+BiLSTM+Attention的融合模型的话,只需简单的在CNN+BiLSTM后加上一层 Attention,或者在BiLSTM+Attention模型中的嵌入层后加上一层卷积层即可。 、cnn+bilstmbilstm+attention】英文长文本分类实战 ---- 代码下载链接,有需要的请自行提取,不想hua前的朋友,可评论同我说,我会回复你,但可能会比较慢。

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    轻松搞懂【TF-IDF、word2vec、svm、cnn、textcnn、bilstm、cnn+bilstmbilstm+attention实现】英文长文本分类

    word2vec+BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTMBiLSTM+Attention实现中英文情感分类代码详解 就这? train_bilstm(n_symbols, embedding_weights, x_train, y_train) print('加载bilstm模型...') def train_cnn_bilstm(n_symbols, embedding_weights, x_train, y_train): # 模型结构:词嵌入-卷积池化*3-拼接-BiLSTM # 自定义Attention层 class AttentionLayer(Layer): def __init__(self, attention_size=None, **kwargs): self.attention_size = attention_size super(AttentionLayer, self).

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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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    BiLSTM的PyTorch应用

    本文介绍一下如何使用BiLSTM(基于PyTorch)解决一个实际问题,实现给定一个长句子预测下一个单词 下面直接开始代码讲解 导库 ''' code by Tae Hwan Jung(Jeff Jung 的长度永远保持 max_len(=21),并且循环了max_len-1次,所以最终 input_batch 的维度是[max_len - 1, max_len, n_class] 定义网络架构 class BiLSTM (nn.Module): def __init__(self): super(BiLSTM, self). 2] model = self.fc(outputs) # model : [batch_size, n_class] return model model = BiLSTM

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    【NLP】用腻了 CRF,试试 LAN 吧?

    为了更好的对输出序列进行编码,论文中提出了一种逐层改进的基于标签注意力机制的网络(Hierarchically-Refined Label Attention Network)。 每一个 BiLSTM-LAN 由对序列信息进行编码的 BiLSTM Encoding Layer 和对标签信息进行推理的 Label Attention Inference Layer 组成。 ? Label Attention Inference Layer 首先通过计算词表示 ? 与所有候选标签 ? 的 attention 生成 ? ,其中 ? 为序列长度,为 ? 在最后一层,BiLSTM-LAN 直接根据预测每个词的标签。 BiLSTM-LAN可以被看成一种 BiLSTM-softmax 的变种。 一层BiLSTM-LAN与一层BiLSTM-softmax 完全相同。然而多层 BiLSTM-softmax 仅仅叠加BiLSTM以期更好的编码输入序列信息。

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    【一分钟论文】IJCAI2019 | Self-attentive Biaffine Dependency Parsing

    对,就是这样的,可以说是强强联合,将目前的parser SOTA模型(biaffine parser based bilstm)的提取特征层(bilstm)替换成self-attention(Transformer 效果和用bilstm的效果几乎是一样的: ? LAS基本一样,但是这篇文章新颖的点在哪里呢? 1.第一次将self-attention使用在parser里 2.获得了和SOTA模型几乎一样的性能 3.同样相似的效果但不同类型的encoder(bilstm和self-attention)ensemble 5.速度上,并行的self-attention肯定比bilstm要快。 总结 做个总结吧,ijcai是一类顶会,宏观角度看这篇文章 1. 很前沿: 李英师姐用了目前最火的self-attention(Transformer的encoder)替换了我们一直使用的SOTA模型biaffine parser based bilstmbilstm

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    Vedastr:基于PyTorch的场景文本识别工具箱

    预训练模型 3.1 使用Vedastr复现的模型性能 Vedastr目前支持基于attention、ctc、fc和transformer的str方法。 TPS-ResNet-BiLSTM-Attention:What Is Wrong With Scene Text Recognition Model Comparisons? Small-SATRN:On Recognizing Texts of Arbitrary Shapes with 2D Self-Attention 3.2 使用预训练模型实现一个demo 举个简单的例子 : 下载 TPS-ResNet-BiLSTM-Attention 下载vedastr,按照Installation进行安装 激活conda环境,运行demo文件,识别的结果就会显示在你的终端窗口上 python tools/demo.py configs/tps-resnet-bilstm-attention TPS-ResNet-BiLSTM-Attention.pth input-img input-img

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    CV全新范式 | LSTM在CV领域杀出一条血路,完美超越Swin与ConvNeXt等前沿算法

    与ViT不同,Sequencer使用LSTM(而不是Self-Attention)对远程依赖关系进行建模。 1背景 Vision Transformer成功的原因被认为是由于Self-Attention建模远程依赖的能力。 本文提出了Sequencer体系结构,使用LSTM(而不是Self-Attention)进行序列建模。 Sequencer的宏观架构设计遵循ViTs,迭代地应用Token Mixing和Channel Mixing,但Self-Attention被基于LSTMs的Self-Attention层取代。 2、BiLSTM2D layer 作者提出了BiLSTM2D层作为一种有效Mixing二维空间信息的技术。它有2个普通的BiLSTM,一个垂直的BiLSTM和一个水平的BiLSTM

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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。 静态attention 对输出句子共用一个St。一般在BiLstm首位hidden state输出拼接起来作为St(图中为u)。 针对attention-score计算的变体: ?

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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 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 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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