在编码器端的注意力机制: 主要解决表征问题, 相当于特征提取过程, 得到输入的注意力表示. 一般使用自注意力(self-attention). 注意力机制实现步骤 第一步: 根据注意力计算规则, 对Q,K,V进行相应的计算. 第二步: 根据第一步采用的计算方法, 如果是拼接方法,则需要将Q与第二步的计算结果再进行拼接, 如果是转...
图15 注意力机制中的权重 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\text{score}()计算注意力向量c_t,从而给Decoder RNN加入额外信息,以提高性能。无论在机器翻译,语音识别,自然语言处理(NLP),文字识别(OCR),Attention机制对Seq2Seq结构都有很大的提升。 如何向RNN加...
RNN 中的注意力机制增强了模型在进行预测时关注输入序列相关部分的能力。在传统的 RNN 中，隐藏状态负责捕获输入序列的整个上下文。注意力机制引入了额外的组件，可以动态地为输入序列的不同部分分配权重或重要性。这样，RNN 可以强调更多相关信息，并减少对序列中不太重要或不相关部分的依赖。注意力机制在机器翻译等任...
Attention机制其实就是将的Encoder RNN隐藏层状态加权后获得权重向量 ct ,额外加入到Decoder中,给Decoder RNN网络添加额外信息,从而使得网络有更完整的信息流。 特别说明:上文介绍的LuongAttention仅仅是注意力机制的一种具体实现,不代表Attention仅此一种。事实上Seq2Seq+Attention还有很多很玩法。望读者了解! 参考 完全...
计算注意力的方法:通过将注意力视为一个 RNN,可以看到计算注意力的不同方法:在 O (1) 内存中逐个 token 循环计算(即顺序计算);或以传统方式计算(即并行计算),需要线性 O (N) 内存。由于注意力可以被看作是一个 RNN,因此计算注意力的传统方法也可以被看作是计算注意力多对一 RNN 输出的高效方法,即 RNN ...
注意力机制是一个将编码器-解码器结构从固定长度的内部表征中解放出来的方法。它通过保持 LSTM 编码器对输入序列每一步的中间输出结果，然后训练模型学习如何选择性地关注输入，并将它们与输出序列中的项联系起来。换句话说，输出序列中的每一项都取决于输入序列中被选中的项。「论文中提出的模型在翻译的时候每生成一...
具体而言,研究者首先检查了 Transformer 中的注意力机制,这是导致 Transformer 计算复杂度呈二次增长的组件。该研究表明注意力机制可以被视为一种特殊的循环神经网络(RNN),具有高效计算的多对一(many-to-one)RNN 输出的能力。利用注意力...
Attention(注意力机制) 图片展示的Encoder-Decoder框架是没有体现“注意力模型”的,所以可以把它看做是注意力不集中分心模型。因为在生成目标句子的单词时,不论生成哪个单词,它们使用的输入句子的语义编码C都是一样的,没有任何区别。而语义编码C是由原句子中的每个单词经过Encoder编码产生的,这意味着原句子中任意单词...
rnn加入注意力机制 1.Attention的介绍 在普通的RNN结构中,Encoder需要把一个句子转化为一个向量,然后在Decoder中使用,这就要求Encoder把源句子中所有的信息都包含进去,但是当句子长度过长的时候,这个要求就很难达到,或者说会产生瓶颈(比如,输入一片文章等长内容),当然我们可以使用更深的RNN和大多的单元来解决这个问题...
让网络学会针对输出序列的每一项去注意输入序列中对应位置的注意力机制 带有注意力机制的循环神经网络在文本翻译、语音识别等 5 个领域中的应用。 长序列的问题 在编码器-解码器循环神经网络中,一系列长短期记忆网络(LSTM)学习将输入序列编码为固定长度的内部表征,另一部分长短期记忆网络读取内部表征并将它解码到输出序...