Attention 机制,也称为注意力机制,其原理主要是让模型能够对输入数据中的重要部分给予更多的关注和权重。 以自然语言处理中的 Seq2Seq 模型为例,对于一个由单词序列[w1,w2,w3,...,wn]构成的句子序列 S : 1. 首先利用 RNN 模型获取序列的隐层状态(h1,h2,...,hn)。 2. 假设当前 decoder 阶段到了 Si-1...
这种自动化的聚焦过程，正是注意力机制在生物学上的体现。而在深度学习中，注意力机制同样发挥着类似的作用。通过训练模型学会如何分配注意力，我们可以显著提升其在处理复杂任务时的性能。无论是图像识别、自然语言处理还是其他领域，注意力机制都展现出了其强大的能力。注意力机制的原理 注意力机制会根据任务目标、元素...
Attention机制是一种基于神经网络的模型,其核心思想是在输入序列中找到与当前输出相关的部分,从而提高模型的准确性和效率。它的基本原理可以用以下三个步骤来解释: 1.计算注意力权重 首先,我们需要计算输入序列中每个元素对当前输出的贡献程度。这可以通过计算注意力权重来实现。注意力权重是一个由0到1之间的实数,表示...
Attention机制:又称为注意力机制,顾名思义,是一种能让模型对重要信息重点关注并充分学习吸收的技术.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...
Attention机制(原理+代码) 直接进入正题,在介绍Attention机制之前需要知道什么是seq2seq模型,也就是Encoder-Decoder模型,下面对seq2seq及逆行简单介绍。 1.seq2seq模型 作为RNN模型的一种变体:N vs M(N,M意思是输入和输出不是等长),此结构又称为Encoder-Decoder模型,也就是我们常说的seq2seq模型。seq2seq模型的...
1 attention机制原理 2 attention类型 2.1 按照是否可直接BP算法计算梯度进行分类 2.1.1 Soft attention 2.1.2 Hard attention 2.2 按照输入是全局还是局部参与计算attention进行分类 2.2.1 Global attention 2.2.2 Local attention 2.3 按照attention实现功能进行分类 ...
attention机制: 输入的是Q,K,V,输出的是attention value。其中,Q就是z_{0},k 和 v都是h_{1},h_{2} soft-attention:传统的attention,可以嵌入到模型中进行计算并传播梯度 self-attention:传统的attention是计算Q和K的依赖关系,而self-attention是分别计算Q,K自身的依赖关系 ...