GRU仍然不能完全解决梯度消失问题, 同时其作用RNN的变体, 有着RNN结构本身的一大弊端, 即不可并行计算, 这在数据量和模型体量逐步增大的未来, 是RNN发展的关键瓶颈. 五、注意力机制 什么是注意力: 我们观察事物时,之所以能够快速判断一种事物(当然允许判断是错误的), 是因为我们大脑能够很快把注意力放在事物最具...
RNN 中的注意力机制增强了模型在进行预测时关注输入序列相关部分的能力。在传统的 RNN 中，隐藏状态负责捕获输入序列的整个上下文。注意力机制引入了额外的组件，可以动态地为输入序列的不同部分分配权重或重要性。这样，RNN 可以强调更多相关信息，并减少对序列中不太重要或不相关部分的依赖。注意力机制在机器翻译等任...
现在让我们在下面的可视化中将整个事物放在一起,看看注意力机制是如何工作的: 注意力解码器RNN接收令牌的嵌入和解码器初始隐藏状态。 RNN处理其输入,产生输出和新的隐藏状态向量(h4),输出被丢弃。 注意力步骤:使用编码器隐藏状态和h4向量来计算该时间步长的上下文向量(C4)。 将h4和C4连接成一个向量。 通过前馈神经...
拿到C之后,就可以用另一个RNN进行解码,这部分RNN被称为Decoder,具体做法就是将C当做之前的初始状态h0输入到Decoder中,C还有一种做法是将C当做每一步的输入。 这里我们用一个机器翻译的例子解释seq2seq模型。 例:机器学习翻译 成 machine learning Attention(注意力机制) 图片展示的Encoder-Decoder框架是没有体现“...
序列中的注意力机制 注意力机制是一个将编码器-解码器结构从固定长度的内部表征中解放出来的方法。它通过保持 LSTM 编码器对输入序列每一步的中间输出结果，然后训练模型学习如何选择性地关注输入，并将它们与输出序列中的项联系起来。换句话说，输出序列中的每一项都取决于输入序列中被选中的项。「论文中提出的模型...
还是以传统的RNN的seq2seq问题为例子,加性注意力是最经典的注意力机制,它使用了有一个隐藏层的前馈网络(全连接)来计算注意力分配: 乘法注意力: 就是常见的用乘法来计算attention score: 乘法注意力不用使用一个全连接层,所以空间复杂度占优;另外由于乘法可以使用优化的矩阵乘法运算,所以计算上也一般占优。
拿到C之后,就可以用另一个RNN进行解码,这部分RNN被称为Decoder,具体做法就是将C当做之前的初始状态h0输入到Decoder中,C还有一种做法是将C当做每一步的输入。 这里我们用一个机器翻译的例子解释seq2seq模型。 例:机器学习翻译 成 machine learning Attention(注意力机制) ...
Self-Attention:指的是source对source的attention,即序列内部不同位置之间的注意力。它允许模型在处理输入序列时,能够同时考虑整个序列的信息,并计算序列中每个元素与其他元素之间的相似度(或称为注意力分数)。这种机制打破了传统序列模型(如RNN、LSTM)中信息只能单向或双向流动的限制。
在RNN中,注意力机制可以用于处理序列数据,如文本、语音等。通过引入注意力机制,RNN可以在处理序列数据时,根据上下文信息,选择性地关注某些重要的部分,从而提高模型的性能。 例如,在机器翻译任务中,源语言和目标语言之间的对应关系往往是不固定的。通过引入注意力机制,模型可以根据源语言的每个单词,选择性地关注目标语言...
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