在预测词元时,如果不是所有输入词元都是相关的,那么具有Bahdanau注意力的循环神经网络编码器-解码器会有选择地统计输入序列的不同部分。这是通过将上下文变量视为加性注意力池化的输出来实现的。 在循环神经网络编码器-解码器中,Bahdanau注意力将上一时间步的解码器隐状态视为查询,在所有时间步的编码器隐状态同时视...
与Bahdanau Attention 的比较 尽管全局注意力方法与 Bahdanau 等人提出的模型有一些相似之处,但也存在显着的差异,表明已经发生了简化和概括。 编码器和解码器都依赖于在顶层 LSTM 层使用隐藏状态的相同简单技术。 双向编码器中的前向和后向源隐藏状态与其非堆栈单向解码器中的目标隐藏状态的串联。 在计算对齐向量时,...
为了测试Bahdanau注意力解码器，我们使用包含7个时间步的4个序列输入的小批量数据进行实验。这一实现允许模型在翻译过程中动态聚焦于输入序列的特定部分，提高翻译的针对性和质量。在模型训练时，考虑到新增的注意力机制，训练速度较无注意力机制时有所下降。但通过实例化带有Bahdanau注意力机制的编码器和解码...
在循环神经网络编码器-解码器中,Bahdanau注意力将上一时间步的解码器隐状态视为查询,在所有时间步的编码器隐状态同时视为键和值。
Bahdanau 的论文按时间顺序阐述了使用注意力机制的完整过程,具体如下: 生成编码器的隐藏状态 编码器为输入序列中的每个元素生成隐藏状态。在第一步中,我们将使用 RNN 或其变体(如 LSTM 或 GRU)对输入序列进行编码。 每个输入序列在经过编码器 RNN 处理后都会生成一个隐藏状态/输出。所有编码器的隐藏状态都将传递...
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.4 Bahdanau注意力 10.4.1 模型 Bahdanau 等人提出了一个没有严格单向对齐限制的可微注意力模型。在预测词元时,如果不是所有输入词元都相关,模型将仅对齐(或参与)输入序列中与当前预测相关的部分。这是通过将上下文变量视为注意力集中的输出来实现的。
如果您需要使用Bahdanau Attention模型,您需要考虑以下几个步骤: 1.预处理输入数据:您需要将输入数据转换为模型可以处理的格式。这可能涉及到分词、编码等步骤。 2.初始化模型参数:您需要为Bahdanau Attention模型初始化参数,包括权重、偏差等。 3.前向传播:您需要使用输入数据和模型参数进行前向传播,以计算输出和损失...
PyTorch教程11.4之Bahdanau注意力机制 当我们在10.7 节遇到机器翻译时,我们设计了一个基于两个 RNN 的序列到序列 (seq2seq) 学习的编码器-解码器架构(Sutskeveret al., 2014)。具体来说,RNN 编码器将可变长度序列转换为固定形状的上下文变量。然后,RNN 解码器根据生成的标记和上下文变量逐个标记地生成输出(目标)...
简单来说,Luong Attention 相较 Bahdanau Attention 主要有以下几点区别: 1. 注意力的计算方式不同 在Luong Attention 机制中,第 t 步的注意力 是由decoder 第 t 步的 hidden state 与encoder 中的每一个 hidden state 加权计算得出的。而在 ...
注意力机制的两种形式:一、additiveattention(tensorflow里面称为Bahdanauattention) 这种机制的定义引用了论文https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf 该注意力机制最显著的特征就是Q与K的对齐函数使用了一层神经网络; 二、第二种机制dot-productattention(multiplicative/Luong ...