对于注意力关注的位置,其实是第一层RNN网络的词汇关注情况,而这是与a<t’>相匹配的。 将预测位置t和关注位置t’上的信息结合起来,得到e<t,t’>,这是我们所说的注意力的前身,由于注意力整体是存在归一化的约束的,故而我们在求得注意力alpha前,需要对e<t,t’>进行归一化操作。 计算注意力alpha的流程如下...
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01 基础模型:CNN-LSTM 02 注意力机制一:ECA(Efficient Channel Attention) 03 注意力机制二:SE(Squeeze-and-Excitation) 04 注意力机制三:CBAM(Convolutional Block Attention) 05 注意力机制四:HW(Height and Width Attention) 06 实验展示 07 代码获取 小伙伴们好,今天小当家带来如何添加四种注意力机制到CNN-LST...
对于自注意力,调用SelfAttention(size=attention_size)层。
这意味着,当人们注意到某个目标或某个场景时,该目标内部以及该场景内每一处空间位置上的注意力分布是不一样的。而且当我们发现一个场景经常在某部分出现自己想观察的东西时,我们就会进行学习在将来再出现类似场景时把注意力放到该部分上。更通用的解释就是,注意力机制是根据当前的某个状态,从已有的大量信息中选择...