关于注意力机制（《Attention is all you need》）

深度学习做NLP的方法，基本上都是先将句子分词，然后每个词转化为对应的词向量序列。(https://kexue.fm/archives/4765)

第一个思路是RNN层，递归进行，但是RNN无法很好地学习到全局的结构信息，因为它本质是一个马尔科夫决策过程。

第二个思路是CNN层，其实CNN的方案也是很自然的，窗口式遍历，比如尺寸为3的卷积，就是

在FaceBook的论文中，纯粹使用卷积也完成了Seq2Seq的学习，是卷积的一个精致且极致的使用案例，CNN方便并行，而且容易捕捉到一些全局的结构信息，

Google的大作提供了第三个思路：纯Attention！单靠注意力就可以！RNN要逐步递归才能获得全局信息，因此一般要双向RNN才比较好；CNN事实上只能获取局部信息，是通过层叠来增大感受野；Attention的思路最为粗暴，它一步到位获取了全局信息！它的解决方案是：

原文地址：https://www.cnblogs.com/Ann21/p/9784444.html

时间： 2024-07-30 21:38:22

关于注意力机制（《Attention is all you need》）的相关文章

Attention注意力机制介绍

什么是Attention机制 Attention机制通俗的讲就是把注意力集中放在重要的点上,而忽略其他不重要的因素.其中重要程度的判断取决于应用场景,拿个现实生活中的例子,比如1000个人眼中有1000个哈姆雷特.根据应用场景的不同,Attention分为空间注意力和时间注意力,前者用于图像处理,后者用于自然语言处理.本文主要介绍Attention机制在Seq2seq中的应用. 为什么要用Attention机制我们知道在Seq2seq模型中,原始编解码模型的encode过程会生成一个中间向量C

各种attention注意力机制之间的比较

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

深度学习之注意力机制（Attention Mechanism）

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

关于《注意力模型--Attention注意力机制》的学习

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

Hulu机器学习问题与解答系列 | 十二：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

注意力机制

参考:https://www.jianshu.com/p/ecaac3d8296d所谓的注意力机制,其实就是让系统学会注意力-即关注重点信息忽略无关信息.带有注意力机制的系统,不仅可以自主学习注意力,还可以帮助我们更好的理解神经网络. 提出了两种注意力方法:使用基本反向传播训练的Soft Attetnion方法和使用强化学习训练的Hard Attention方法.论文关于注意力机制的表述主要在以下几个方面:1)强注意力机制2)软注意力机制与强注意力机制不同,软注意力机制对所有的区域都关注,但关注

自注意力机制（Self-attention Mechanism）——自然语言处理（NLP）

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

机器翻译注意力机制及其PyTorch实现

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

[转] 深度学习中的注意力机制

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

Seq2Seq模型与注意力机制

Seq2Seq模型基本原理核心思想:将一个作为输入的序列映射为一个作为输出的序列编码输入解码输出解码第一步,解码器进入编码器的最终状态,生成第一个输出以后解码器读入上一步的输出,生成当前步输出组成部件: Encoder Decoder 连接两者的固定大小的State Vector 解码方法最核心部分,大部分的改进贪心法选取一种度量标准后,在当前状态下选择最佳的一个结果,直到结束计算代价低局部最优解集束搜索(Beam Search) 启发式算法保存beam size个当