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： 2024-10-08 02:39:30

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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

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Hulu机器学习问题与解答系列 | 十二：注意力机制

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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

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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

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