注意力机制

几天不见想死你们啦~ 今儿的课题很好玩,跟上队伍一起来读! 今天的内容是 [注意力机制] 场景描述 作为生物体,我们的视觉和听觉会不断地获得带有序列的声音和图像信号,并交由大脑理解:同时我们在说话.打字.开车等过程中,也在不断地输出序列的声音.文字.操作等信号.在互联网公司日常要处理的数据中,也有很多是以序列形式存在的,例如文本.语音.视频.点击流等.因此如何更好的对序列进行建模,一向是研究的要点. 为了解决这些问题,注意力机制(attention mechanism)被引入Seq2Seq模型中

1.Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention.Kelvin Xu, Jimmy Ba, Ryan Kiros, Kyunghyun Cho, Aaron Courville, Ruslan Salakhudinov, Rich Zemel, Yoshua Bengio ; Proceedings of the 32nd International Conference on Machi

这篇文章整理有关注意力机制(Attention Mechanism )的知识,主要涉及以下几点内容: 1.注意力机制是为了解决什么问题而提出来的? 2.软性注意力机制的数学原理: 3.软性注意力机制与Encoder-Decoder框架: 4.自注意力模型的原理. 一.注意力机制可以解决什么问题? 神经网络中的注意力机制(Attention Mechanism)是在计算能力有限的情况下,将计算资源分配给更重要的任务,同时解决信息超载问题的一种资源分配方案.在神经网络学习中,一般而言模型的参数越多则

近年来,注意力(Attention)机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中.随着注意力机制的深入研究,各式各样的attention被研究者们提出.在2017年6月google机器翻译团队在arXiv上放出的<Attention is all you need>论文受到了大家广泛关注,自注意力(self-attention)机制开始成为神经网络attention的研究热点,在各个任务上也取得了不错的效果.对这篇论文中的self-attention以及一些相关工作进行了学习

关于<注意力模型--Attention注意力机制>的学习 此文大部分参考深度学习中的注意力机制(2017版) 张俊林的博客,不过添加了一些个人的思考与理解过程.在github上找到一份基于keras框架实现的可运行的注意模型代码:Attention_Network_With_Keras (对这个模型的详细理解可参考:<注意力模型的一个实例代码的实现与分析>) 注意力模型:对目标数据进行加权变化.人脑的注意力模型,说到底是一种资源分配模型,在某个特定时刻,你的注意力总是集中在画面中的

前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译.本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载: 下载地址:https://github.com/Holy-Shine/Pytorch-notebook 本教程我们将会搭建一个网络来将法语翻译成英语. [KE

前面阐述注意力理论知识,后面简单描述PyTorch利用注意力实现机器翻译 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation 简介 Attention介绍 在翻译的时候,选择性的选择一些重要信息.详情看这篇文章 . 本着简单和有效的原则,本论文提出了两种注意力机制. Global 每次翻译时,都选择关注所有的单词.和Bahdanau的方式 有点相似,但是更简单些.简单原理介绍. Local 每次翻译时,只选择关注一

对于基于深度学习的分类算法,其关键不仅在于提取与标签相关的目标信息,剔除无关的信息也是非常重要的,所以要在深度神经网络中引入软阈值化.阈值的自动设置,是深度残差收缩网络的核心贡献.需要注意的是,软阈值化中的阈值,需要满足一定的条件.这篇文章中的阈值设置,事实上,是在注意力机制下进行的.下面分别介绍阈值需要满足的条件.注意力机制以及具体的阈值设置方法. (1)阈值需要满足的条件 在软阈值化中,阈值的取值有一定的要求:首先,阈值必须是正数:其次,阈值不能太大,否则输出会全部为零. 更重要的是,每个样

from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/37601161 注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用,无论是图像处理.语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中,都很容易遇到注意力模型的身影.所以,了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很大的必要. 人类的视觉注意力 从注意力模型的命名方式看,很明显其借鉴了人类的注意力机制,因此,我们首先简单介绍人类视觉的选择性注意力机制. 图1 人类的视觉注意力 视觉注意力机制是人类视觉所特有的大