Local Attention:Local Attention是Soft Attention和Hard Attention的一个折中,它首先用Hard Attention方式定位到某个位置,然后在这个位置附近的一个窗口区域内用Soft Attention方式计算权重。这种方式既减少了计算量,又提高了对齐的准确性。 此外,根据Attention的计算区域、所用信息、结构层次
传统的Attention机制主要发生在Target元素与Source中的所有元素之间，其权重的计算需要Target的参与。在Encoder-Decoder模型中，Attention权值的计算不仅涉及Encoder的隐状态，还涉及Decoder的隐状态。而自注意力机制（Self-Attention）则有所不同，它并非发生在输入语句与输出语句之间，而是专注于输入语句内部元素或输出语句内部...
注意力机制(Attention Mechanism)是一种模仿人类注意力行为的计算模型,其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,并为这些部分分配不同的权重,以此来突出对任务更关键的信息。 深度学习引入注意力机制的主要原因是为了解决传统模型在处理长序列数据时存在的信息遗忘和上下文信息丢失问题。传统的序列...
transformer结构现在越来越得到广泛应用,在NLP任务中各指标刷新历史记录的bert或者改进版本模型,基本都是基于transformer结构,transformer结构的优势主要有两点:第一,通过attention机制结构,可以学习时序特征;第二,由于attention结构可以并行计算,所以可以更好的用GPU进行加速,提高训练速度。 2.3.2.2 原理 Multi-head attention...
可以借助人脑处理信息过载的方式,例如Attention机制可以提高神经网络处理信息的能力。 Attention 机制就是为了解决“信息过长,信息丢失”的问题。 Attention模型的特点是 Eecoder 不再将整个输入序列编码为固定长度的「中间向量 C」,而是编码成一个向量的序列。目标句子中的每个单词都应该学会其对应的源语句子中单词的注意...
例如，在下图中，红色的部分就是被Attention机制挑选出来的重点内容。2.Attention 的工作原理 Attention 机制常常与 Encoder-Decoder 框架结合使用，这在之前的文章《一文看懂 NLP 里的模型框架 Encoder-Decoder 和 Seq2Seq》中已有详细介绍。下面，我们将通过一个动图来简要展示在 Encoder-Decoder 框架中引入 Attention ...
我们了解了基本原理,但真正离程序实现出来其实还是有很大差距的,接下来我们就结合 TensorFlow 框架来了解一下 Attention 的实现机制。 在TensorFlow 中,Attention 的相关实现代码是在 tensorflow/contrib/seq2seq/python/ops/attention_wrapper.py 文件中,这里面实现了两种 Attention 机制,分别是 BahdanauAttention 和 Luong...
attention注意力机制的原理 可以这样来看待注意力机制:将Source中的构成元素想象成是有一系列的<key,value>数据对构成,此时对于Target中的某个元素Query,通过计算Query和各个Key的相似性或者相关性,得到每个Key对应Value的权重系数,然后对Value进行加权求和,即得到了最终的Attention的数值。所以本质上Attention机制是对...
一、Attention机制的基本原理 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...