注意力机制加在BP神经网络 注意力机制senet 文章目录 视觉注意力机制——SENet 一、SENet 二、代码分析 1.SE-ResNet -Inception 视觉注意力机制——SENet 通常将软注意力机制:空间域、通道域、混合域、卷积域。 (1) 空间域——将图片中的的空间信息做相应的空间变换得到相应的权重分布,从而能将关键的信息提取出来
注意力机制到底是什么？有人说注意力机制是线性加权，但这和普通bp神经网络的两层直接神经元的线性加权...
BP为参数因子brevity penalty,顾名思义,BP是为了“惩罚”机器翻译语句过短而造成的得分“虚高”的情况。BP值由机器翻译长度和参考翻译长度共同决定。 注意力机制 注意力机制大致思路 注意力机制是对于我们之前序列模型的一个改进,而它也是深度学习里面最具有影响力的思想之一 对于一大段话来说,采用普通的序列模型得到...
2. self-attention会计算出三个新的向量,在论文中,向量的维度是512维,我们把这三个向量分别称为Query、Key、Value,这三个向量是用embedding向量与一个矩阵相乘得到的结果,这个矩阵是随机初始化的,维度为(64,512)注意第二个维度需要和embedding的维度一样,其值在BP的过程中会一直进行更新,得到的这三个向量的维度...
上右图是将SE嵌入到 ResNet模块中的一个例子,操作过程基本和SE-Inception一样,只不过是在Addition前对分支上Residual的特征进行了特征重标定。如果对Addition后主支上的特征进行重标定,由于在主干上存在0~1的scale操作,在网络较深BP优化时就会在靠近输入层容易出现梯度消散的情况,导致模型难以优化。
1、首先,self-attention会计算出三个新的向量,在论文中,向量的维度是512维,我们把这三个向量分别称为Query、Key、Value,这三个向量是用embedding向量与一个矩阵相乘得到的结果,这个矩阵是随机初始化的,维度为(64,512)注意第二个维度需要和embedding的维度一样,其值在BP的过程中会一直进行更新,得到的这三个向量的...
通常,对上式进行指数处理,并引入参数因子brevity penalty,记为BP。顾名思义,BP是为了“惩罚”机器翻译语句过短而造成的得分“虚高”的情况。 其中,BP值由机器翻译长度和参考翻译长度共同决定。 7 Attention Model Intuition 如果原语句很长,要对整个语句输入RNN的编码网络和解码网络进行翻译,则效果不佳。相应的bleu...
BLEU=BP×exp(144∑n=1logPn)BLEU=BP×exp(14∑n=14logPn) 其中, PnPn 是n 元词组精确度,BP(Brevity Penalty,简短惩罚)避免机器翻译系统输出过短的句子(因为短句更容易与人工翻译匹配)。 若机器翻译句子长度 TcTc 短于参考翻译 TrTr ,则: BP=e1−Tr/TcBP=e1−Tr/Tc 否则BP=1BP=1(不做...
Hard attention:Hard attention很粗暴,挑出最大权重的向量,剔除其余向量(置0)。显然这种形式的模型是不可微的,为了实现BP,这里采用蒙特卡洛采样的方法来估计模块的梯度。 帮助我们在t时刻选出了第i个向量是我们最后选中的的向量,引入一个变量,当区域i被选中时取值为1,...
BP={1,MT_length≥BM_lengthexp(1−MT_lengthBM_length),MT_length<BM_length 优化调整过后的Bleu得分为: Blue=BP×exp(1NN∑i=1logpn) 相关论文:Papineni et. al., 2002. A method for automatic evaluation of machine translation 5.注意力模型 ...