【新智元导读】注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中常用的模块，作为一种资源分配方案，将有限的计算资源用来处理更重要的信息，是解决信息超载问题的主要手段。下面这篇是来自Erasmus University的Gianni Brauwers和Flavius Frasincar在TKDE上发表的《深度学习注意力机制》综述论文。注意力是一种重要的机制，可用于...
【新智元导读】注意力机制(Attention Mechanism)是深度学习中常用的模块,作为一种资源分配方案,将有限的计算资源用来处理更重要的信息,是解决信息超载问题的主要手段。下面这篇是来自Erasmus University的Gianni Brauwers和Flavius Frasincar在TKDE上发表的《深度学习注意力机制》综述论文。 注意力是一种重要的机制,可用于跨...
论文链接:https://arxiv.org/abs/2010.05607 动机 注意力机制(Attention Mechanism)作为机器学习,人工智能研究中一个里程碑式的研究成果,它能够根据需求选择最合适的输入,能够对齐两个序列之间的 token 关系,从而实现更好的效果,可以说注意力机制已经成为现在很多人工智能研究(NLP, CV)的标配。随着大家对可解释性的需...
1.2 注意力模型 1.2.1 Attention模型 注意力机制(Attention Mechanism)的本质是对于给定目标,通过生成一个权重系数对输入进行加权求和,来识别输入中哪些特征对于目标是重要的,哪些特征是不重要的; 为了实现注意力机制,我们将输入的原始数据看作<Key,Value>键值对的形式,根据给定的任务目标中的查询值Query计算Key与Query...
注意力机制（attention mechanism）Attention实质上是一种分配机制，其核心思想是突出对象的某些重要特征。根据Attention对象的重要程度，重新分配资源，即权重，实现核心思想是基于原有的数据找到其之间的关联性，然后突出其某些重要特征。注意力可以被描述为将一个查询和一组键值对映射到一个输出，其中查询、键、值和输出...
【新智元导读】注意力机制(Attention Mechanism)是深度学习中常用的模块,作为一种资源分配方案,将有限的计算资源用来处理更重要的信息,是解决信息超载问题的主要手段。下面这篇是来自Erasmus University的Gianni Brauwers和Flavius Frasincar在TKDE上发表的《深度学习注意力机制》综述论文。
1. 注意力机制(Attention Mechanism) 1.1 背景Attention机制目前是自然语言处理领域最常采用的方法之一,因其能在一系列任务上对模型性能产生显著的提升,尤其是基于循环神经网络结构的seq-to-seq模型。再加上谷歌提出的完全基于Attention的Transformer模型[1]以及Bert模型[2]的大量使用,Attention机制几乎是可以写入教科书的...
1 Attention研究进展 Attention机制最早是在视觉图像领域提出来的,应该是在九几年思想就提出来了,但是真正火起来应该算是google mind团队的这篇论文《Recurrent Models of Visual Attention》[14],他们在RNN模型上使用了attention机制来进行图像分类。随后,Bahdanau等人在论文《Neural Machine Translation by Jointly Learning...
Attention机制经过长时间的发展,虽然不同论文里的实现方法可能各不一样,但是基本上都遵循着同一个范式。其中包含三个成分: Key(键)与值相对应同时又用来与查询计算相似度作为Attention选取的依据 Query(查询)一次执行Attention时的查询 Value(值)被注意并选取的数据 ...
Attention Mechanism 的实现与q, K, V表示法 虽然在第一个提出注意力机制的论文 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 中,作者并没有使用 query-Key-Value (q, K, V)的表示方法,将注意力机制真正发扬光大的论文 Attention is All You Need 中提出的 q, K, V 表示方法一定...