今天我们来探讨下深度学习中的 Attention 机制,中文名为“注意力”。 1 为什么要引入 Attention 机制? 当我们用深度 CNN 模型识别图像时,一般是通过卷积核去提取图像的局部信息,然而,每个局部信息对图像能否被正确识别的影响力是不同的,如何让模型知道图像中不同局部信息的重要性呢?答案就是注意力机制。 人类视觉注意力 视觉注意力机制是人类大脑的
self-attention的实现步骤和attention类似,在attention中计算align score时用到了输入和输出的hidden state,但是对于self-attention只需要用到一种,即在encoder中的self-attention只用到encoder层输出的hidden state, decoder中的self-attention只用到decoder层的hidden state 我们将self-attention拆解为两部分,1. self-attenti...
可以看出Attention其实就是把序列中各个元素分配一个权重系数,上面从attention函数是attention机制的工作过程。现在换一个角度来理解,我们将attention机制看做软寻址。就是说序列中每一个元素都由key(地址)和value(元素)数据对存储在存储器里,当有query=key的查询时,需要取出元素的value值(也即query查询的attention值),...
注意力机制(attention),是近几年深度学习领域最重要的模型结构。它的名字来源于人类的注意力,指的人能够有意识和主动地关注某个对象。人的注意力是可以自下而上,也可以绑定一个任务至上而下。如我们看下一张图片的,注意力一般会优先集中在桌面和柜子的物体上,这是自下而上的,但如果我们有饮食的目的,注意力会...
1.Encoder-Decoder中的attention机制 上一篇文章最后,在Encoder-Decoder框架中,输入数据的全部信息被保存在了C。而这个C很容易受到输入句子长度的影响。当句子过长时,C就有可能存不下这些信息,导致模型后续的精度下降。Attention机制对于这个问题的解决方案是在decoder阶段,每个时间点输入的C都是不一样的。而这个C,会...
2 图注意力网络(GAT)和attention计算 GAT的关键在于Graph Attentional Layer,层的输入输出为: 2.1 输入输出 2.2 共享线性变化 在计算attention之前,对于所有节点做共享线性变换以获得特征增强,也就是将输入特征转换为高维特征。 2.3 self-attention机制 使用Masked graph attention,只计算节点附近的一阶邻接节点的注意力...
Seq2Seq中的Attention机制详解如下：背景与问题：传统Seq2Seq模型：传统的Seq2Seq模型，如神经机器翻译，采用EncoderDecoder结构。Encoder将输入句子转换为固定长度的向量，Decoder则将此向量解码为目标语言文本。问题：RNN在处理长序列时存在梯度消失的问题，导致模型性能受限。Attention机制的引入：目的：为了解决...
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...
注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习领域中一个重要的概念，它被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等任务中。本文将详细解释注意力机制的原理和应用，并讨论其在深度学习中的重要性和未来的发展方向。深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，已经取得了显著的成果。然而，在处理长序列、大图像等复杂任务时，...
本节先以机器翻译作为例子讲解最常见的Soft Attention模型的基本原理,之后抛离Encoder-Decoder框架抽象出了注意力机制的本质思想,然后简单介绍最近广为使用的Self Attention的基本思路。 Soft Attention模型 图2中展示的Encoder-Decoder框架是没有体现出“注意力模型”的,所以可以把它看作是注意力不集中的分心模型。为什么...