注意力机制(Attention Mechanism)是一种资源分配方案,其核心思想是在处理输入数据时,并非对所有部分都给予同等的关注,而是根据当前的上下文动态地分配“注意力”,从而突出关键的信息。 2. 打分函数的类型 加性模型: s(x,q)=vTtanh(Wx+Uq) 点积模型: s(x,q)=xTq 缩放点积模型: s(x,q)=xTqD 双线...
注意力机制是一种资源分配机制，使得模型在处理数据时能够有选择性地聚焦于输入数据的某些部分。首先，在一个给定的任务中，输入通常是一个序列数据，例如在自然语言处理中是一个文本序列，在计算机视觉中是图像的区域序列。对于一个带有注意力机制的模型，在处理输入序列时，会为序列中的每个元素计算一个注意力得分或...
通过上述Attention Mechanism在图像标注应用的case可以发现,Attention Mechanism与人类对外界事物的观察机制很类似,当人类观察外界事物的时候,一般不会把事物当成一个整体去看,往往倾向于根据需要选择性的去获取被观察事物的某些重要部分,比如我们看到一个人时,往往先Attention到这个人的脸,然后再把不同区域的信息组合起来,...
通过上述Attention Mechanism在图像标注应用的case可以发现,Attention Mechanism与人类对外界事物的观察机制很类似,当人类观察外界事物的时候,一般不会把事物当成一个整体去看,往往倾向于根据需要选择性的去获取被观察事物的某些重要部分,比如我们看到一个人时,往往先Attention到这个人的脸,然后再把不同区域的信息组合起来,...
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，...
注意力机制(Attention Mechanism) 1. 什么是Attention机制 在“编码器—解码器(seq2seq)”⼀节⾥,解码器在各个时间步依赖相同的背景变量来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时,背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。 现在,让我们再次思考那⼀节提到的翻译例⼦:输⼊为英语序列“They”“are”...
第一部分:注意力机制(Attention Mechanism)浅谈 1. 注意力机制的由来,解决了什么问题? 早期在解决机器翻译这一类序列到序列(Sequence to Sequence)的问题时,通常采用的做法是利用一个编码器(Encoder)和一个解码器(Decoder)构建端到端的神经网络模型,但是基于编码解码的神经网络存在两个问题,拿机器翻译举例: ...
深入理解注意力机制(Attention Mechanism)和Seq2Seq 查看原文 注意力机制简单理解 Attention机制是对Seq2Seq结构的提升。 可以看到,整个Attention注意力机制相当于在Seq2Seq结构上加了一层“包装”,内部通过函数 score 计算注意力向量 ,从而给DecoderRNN加入额外信息,以提高性能 图来自于...
1. Attention Mechanism原理 1.1 Attention Mechanism主要需要解决的问题 《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》介绍了一种基于RNN的Seq2Seq模型,基于一个Encoder和一个Decoder来构建基于神经网络的End-to-End的机器翻译模型,其中,Encoder把输入X编码成一个固定长度的隐向量Z,Decoder基于隐向量Z解码出目...
深度解析注意力机制（Attention Mechanism）的奥秘 在人类的认知体系中，注意力始终扮演着至关重要的角色。它使得我们能够从纷繁复杂的环境中筛选出关键信息，从而更有效地处理和理解周围世界。近年来，这种生物学的概念被巧妙地引入到深度学习领域，孕育出了名为注意力机制的新技术。在当下大模型盛行的时代，注意力机制...