2.什么是注意力机制 在介绍什么是注意力机制之前,先让大家看一张图片。当大家看到下面图片,会首先看到什么内容?当过载信息映入眼帘时,我们的大脑会把注意力放在主要的信息上,这就是大脑的注意力机制。 同样,当我们读一句话时,大脑也会首先记住重要的词汇,这样就可以把注意力机制应用到自然语言处理任务中,于是人们就...
在深度学习领域，Attention注意力机制与self-attention自注意力机制被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、序列建模等任务中。Attention机制的引入旨在解决模型计算能力限制和优化算法限制的问题。具体而言，随着神经网络复杂度的增加，模型需要处理和记忆的信息量也随之增大，这导致计算能力成为限制因素。同时，优化...
1、Squeeze 翻译成夹逼。即两边夹的操作。可以想象成由网络的两头，通过两边向中间夹挤。高维度空间由于...
一、Self-Attention机制 原理概述:Self-Attention,即自注意力机制,是一种让模型在处理输入序列时能够关注到序列内部不同位置之间相关性的技术。它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,允许模型同时考虑整个输入序列的信息。 核心公式:Self-Attention的核心在于计算序列中每个元素与其他元素之间...
相对地，self-attention并非在通道层面上施加注意力，而是会进一步关注同个注意力头部(可以类比成是通道)...
然而，随着信息量的增加，模型变得复杂，计算能力与优化算法的局限性日益凸显。因此，注意力机制的提出，旨在通过聚焦关键信息，提升模型处理效率与效果。注意力机制的核心在于选择性地关注信息集中的关键部分，而忽略不相关或次要信息。大脑在处理过载信息时，会自动将注意力集中于主要内容，这启发了注意力机制...
这一篇就主要根据谷歌的这篇Attention is All you need论文来回顾一下仅依赖于Attention机制的Transformer架构,并结合Tensor2Tensor源代码进行解释。 直观理解与模型整体结构 先来看一个翻译的例子“I arrived at the bank after crossing the river” 这里面的bank指的是银行还是河...
计算机视觉(computer vision)中的注意力机制(attention)的基本思想就是想让系统学会注意力——能够忽略无关信息而关注重点信息。 近几年来,深度学习与视觉注意力机制结合的研究工作,大多数是集中于使用掩码(mask)来形成注意力机制。掩码的原理在于通过另一层新的权重,将图片数据中关键的特征标识出来,通过学习训练,让深...
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