【新智元导读】注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中常用的模块，作为一种资源分配方案，将有限的计算资源用来处理更重要的信息，是解决信息超载问题的主要手段。下面这篇是来自Erasmus University的Gianni Brauwers和Flavius Frasincar在TKDE上发表的《深度学习注意力机制》综述论文。注意力是一种重要的机制，可用于...
【新智元导读】注意力机制(Attention Mechanism)是深度学习中常用的模块,作为一种资源分配方案,将有限的计算资源用来处理更重要的信息,是解决信息超载问题的主要手段。下面这篇是来自Erasmus University的Gianni Brauwers和Flavius Frasincar在TKDE上发表的《深度学习注意力机制》综述论文。 注意力是一种重要的机制,可用于跨...
1.2 注意力模型 1.2.1 Attention模型 注意力机制(Attention Mechanism)的本质是对于给定目标,通过生成一个权重系数对输入进行加权求和,来识别输入中哪些特征对于目标是重要的,哪些特征是不重要的; 为了实现注意力机制,我们将输入的原始数据看作<Key,Value>键值对的形式,根据给定的任务目标中的查询值Query计算Key与Query...
Attention Mechanism 的实现与q, K, V表示法 虽然在第一个提出注意力机制的论文 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 中,作者并没有使用 query-Key-Value (q, K, V)的表示方法,将注意力机制真正发扬光大的论文 Attention is All You Need 中提出的 q, K, V 表示方法一定...
注意力机制（attention mechanism）Attention实质上是一种分配机制，其核心思想是突出对象的某些重要特征。根据Attention对象的重要程度，重新分配资源，即权重，实现核心思想是基于原有的数据找到其之间的关联性，然后突出其某些重要特征。注意力可以被描述为将一个查询和一组键值对映射到一个输出，其中查询、键、值和输出...
【新智元导读】注意力机制(Attention Mechanism)是深度学习中常用的模块,作为一种资源分配方案,将有限的计算资源用来处理更重要的信息,是解决信息超载问题的主要手段。下面这篇是来自Erasmus University的Gianni Brauwers和Flavius Frasincar在TKDE上发表的《深度学习注意力机制》综述论文。
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seq-to-seq模型。再加上谷歌提出的完全基于Attention的Transformer模型[1]以及Bert模型[2]的大量使用,Attention机制几乎是可以写入教科书的...
1 Attention研究进展 Attention机制最早是在视觉图像领域提出来的,应该是在九几年思想就提出来了,但是真正火起来应该算是google mind团队的这篇论文《Recurrent Models of Visual Attention》[14],他们在RNN模型上使用了attention机制来进行图像分类。随后,Bahdanau等人在论文《Neural Machine Translation by Jointly Learning...
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seq-to-seq模型。再加上谷歌提出的完全基于Attention的Transformer模型[1]以及Bert模型[2]的大量使用,Attention机制几乎是可以写入教科书的技...
注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中的一种重要技术。注意力机制的核心思想是让模型能够有选择性地关注输入序列中的不同部分，为输入序列的各个部分分配不同的权重，以此来突出对任务更关键的信息。在自然语言处理中，注意力机制被广泛应用于机器翻译、文本分类、问答系统等任务。例如，在机器翻译任务中，当将...