使用Multi-head Self-Attention进行自动特征学习的CTR模型 https://blog.csdn.net/u012151283/article/details/85310370 nlp中的Attention注意力机制+Transformer详解 https://zhuanlan.zhihu.com/p/53682800…

一.编码-解码架构 目的:解决语音识别.机器翻译.知识问答等输出输入序列长度不相等的任务. C是输入的一个表达(representation),包含了输入序列的有效信息. 它可能是一个向量,也可能是一个固定长度的向量序列: 如果C是一个向量序列,则它和输入序列的区别在于:序列C是定长的.较短的:而输入序列是不定长的.较长的. 二.注意力机制 1.attention 注意力权重用来估计其他元素与其相关的强度,并将由注意力加权的值的总和作为计算最终目标的特征. step1:计算其他元素与待测元素的相…

近年来,注意力(Attention)机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中.随着注意力机制的深入研究,各式各样的attention被研究者们提出,如单个.多个.交互式等等.去年6月,google机器翻译团队在arXiv上的<Attention is all you need>论文受到了大家广泛关注,其中,他们提出的自注意力(self-attention)机制和多头(multi-head)机制也开始成为神经网络attention的研究热点,在各个任务上也取得了不错的效果.…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/35 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/227 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为吴恩达老师<深度学习专业课程>学习与总结整理所得,对应的课程视频可以在这里查看. 引言 在ShowMeAI前一篇文章 自然语言处理与词嵌入 中我们对以下内容进行了介绍: 词嵌入与迁移学习/…

Seq2Seq(Attention) @ 目录 Seq2Seq(Attention) 1.理论 1.1 机器翻译 1.1.1 模型输出结果处理 1.1.2 BLEU得分 1.2 注意力模型 1.2.1 Attention模型 1.2.2 Seq2Seq(Attention)模型结构 1.2.2.1 Encoder 1.2.2.2 Decoder 1.2.2.2.1 原始解码器 1.2.2.2.2 带有注意力机制的解码器 1.3 特殊字符 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 2.2.1…

Seq2Seq(Attention) 目录 Seq2Seq(Attention) 1.理论 1.1 机器翻译 1.1.1 模型输出结果处理 1.1.2 BLEU得分 1.2 注意力模型 1.2.1 Attention模型 1.2.2 Seq2Seq(Attention)模型结构 1.2.2.1 Encoder 1.2.2.2 Decoder 1.2.2.2.1 原始解码器 1.2.2.2.2 带有注意力机制的解码器 1.3 特殊字符 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 2.2.1 En…

Bi-LSTM(Attention) @ 目录 Bi-LSTM(Attention) 1.理论 1.1 文本分类和预测(翻译) 1.2 注意力模型 1.2.1 Attention模型 1.2.2 Bi-LSTM(Attention)模型结构 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.理论 1.1 文本分类和预测(翻译) 文本分类的输入处理和预测(翻译)不同: 预测(翻译)通常用eye()把每个输入向量转换为one-hot向量, 但文本分类模型通常用Embedding初始化一个嵌入矩阵用来…

注意力机制之Attention Augmented Convolutional Networks 原始链接:https://www.yuque.com/lart/papers/aaconv 核心内容 We propose to augment convolutional operators with this self-attention mechanism by concatenating convolutional feature maps with a set of feature map…

注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 本文转自:http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html  近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展.基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结,和大家一起分…

注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展.基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结,和大家一起分享. 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…

自然语言处理中的自注意力机制(Self-attention Mechanism) 近年来,注意力(Attention)机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中,之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结(可见http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html).随着注意力机制的深入研究,各式各样的attention被研究者们提出.在2017年6月google机器翻译团队在arXiv上放出的<Attention is all yo…

这篇文章整理有关注意力机制(Attention Mechanism )的知识,主要涉及以下几点内容: 1.注意力机制是为了解决什么问题而提出来的? 2.软性注意力机制的数学原理: 3.软性注意力机制.Encoder-Decoder框架与Seq2Seq 4.自注意力模型的原理. 一.注意力机制可以解决什么问题? 神经网络中的注意力机制(Attention Mechanism)是在计算能力有限的情况下,将计算资源分配给更重要的任务,同时解决信息超载问题的一种资源分配方案.在神经网络学习中,一般而言模…

第三周 序列模型和注意力机制(Sequence models & Attention mechanism) 3.1 序列结构的各种序列(Various sequence to sequence architectures) 首先,我们先建立一个网络,这个网络叫做编码网络(encoder network)(上图编号 1 所示),它是一个 RNN 的结构, RNN 的单元可以是 GRU 也可以是 LSTM.每次只向该网络中输入一个法语单词,将输入序列接收完毕后,这个 RNN 网络会输出一个向量来代表…

近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展.基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,下面是一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结,和大家一起分享. 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…

(零)注意力模型(Attention Model) 1)本质:[选择重要的部分],注意力权重的大小体现选择概率值,以非均匀的方式重点关注感兴趣的部分. 2)注意力机制已成为人工智能的一个重要概念,其在计算机视觉.自然语言处理等众多领域得到了广泛的研究和应用. 3)注意力机制模仿了生物观察行为的内部过程.例如,视觉处理系统倾向于有选择地关注图像某些部分,而忽略其他无关的信息,以一种有助于感知的方式(our visual processing system tends to focus select…

自然语言处理中的Attention Model:是什么及为什么 2017-07-13 张俊林 待字闺中 要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展,我相信你一定听说过Attention Model(后文有时会简称AM模型)这个词.AM模型应该说是过去一年来NLP领域中的重要进展之一,在很多场景被证明有效.听起来AM很高大上,其实它的基本思想是相当直观简洁的.本文作者可以对灯发誓:在你读完这篇啰里啰嗦的文章及其后续文章后,一定可以透彻了解AM到底是什么,以及轻易看懂任何有关论文看上去复杂的数学公…

自然语言处理中的Attention Model:是什么及为什么 https://blog.csdn.net/malefactor/article/details/50550211 /* 版权声明:可以任意转载,转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/ author: 张俊林 要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展,我相信你一定听说过Attention Model(后文有时会简称AM模型)这个词.AM模型应该说是过去一年来NLP领域中的重要进展之一,在很多场景被证明有效.听起来AM很高大上…

近年来,注意力(Attention)机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中.随着注意力机制的深入研究,各式各样的attention被研究者们提出.在2017年6月google机器翻译团队在arXiv上放出的<Attention is all you need>论文受到了大家广泛关注,自注意力(self-attention)机制开始成为神经网络attention的研究热点,在各个任务上也取得了不错的效果.对这篇论文中的self-attention以及一些相关工作进行了学习…

什么是Attention机制 Attention机制通俗的讲就是把注意力集中放在重要的点上,而忽略其他不重要的因素.其中重要程度的判断取决于应用场景,拿个现实生活中的例子,比如1000个人眼中有1000个哈姆雷特.根据应用场景的不同,Attention分为空间注意力和时间注意力,前者用于图像处理,后者用于自然语言处理.本文主要介绍Attention机制在Seq2seq中的应用. 为什么要用Attention机制 我们知道在Seq2seq模型中,原始编解码模型的encode过程会生成一个中间向量C…

深度学习做NLP的方法,基本上都是先将句子分词,然后每个词转化为对应的词向量序列.(https://kexue.fm/archives/4765) 第一个思路是RNN层,递归进行,但是RNN无法很好地学习到全局的结构信息,因为它本质是一个马尔科夫决策过程. 第二个思路是CNN层,其实CNN的方案也是很自然的,窗口式遍历,比如尺寸为3的卷积,就是 在FaceBook的论文中,纯粹使用卷积也完成了Seq2Seq的学习,是卷积的一个精致且极致的使用案例,CNN方便并行,而且容易捕捉到一些全局的结构信息…

前言: 最近几年,注意力机制用来提升模型性能有比较好的表现,大家都用得很舒服.本文将介绍一种新提出的坐标注意力机制,这种机制解决了SE,CBAM上存在的一些问题,产生了更好的效果,而使用与SE,CBAM同样简单. 论文地址: https://arxiv.org/pdf/2103.02907.pdf 代码地址: https://github.com/AndrewQibin/CoordAttention Introduction 大部分注意力机制用于深度神经网络可以带来很好的性能提升,但这些注意力机…

前言 这一章看啥视频都不好使,啃书就完事儿了,当然了我也没有感觉自己学的特别扎实,不过好歹是有一定的了解了 注意力机制 由于之前的卷积之类的神经网络,选取卷积中最大的那个数,实际上这种行为是没有目的的,因为你不知道那个最大的数是不是你需要的,也许在哪一块你偏偏就需要一个最小的数呢?所以就有了注意了机制. 用X来表示N组输入信息,D是X的维度,Xn表示一组输入信息.为了节省计算资源不需要把所有信息都输入神经网络,只需要从X中选择一些和任务相关的信息.注意力机制的计算可以分为两步:一是在所有输入信息…

转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很…

自然语言处理中的语言模型预训练方法(ELMo.GPT和BERT) 最近,在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注.就此,我将最近看的一些相关论文进行总结,选取了几个代表性模型(包括ELMo [1],OpenAI GPT [2]和BERT [3])和大家一起学习分享. 1. 引言 在介绍论文之前,我将先简单介绍一些相关背景知识.首先是语言模型(Language Model),语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布.具体来说,…

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键.另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这…

基本概念 机器翻译和语音识别是最早开展的两项人工智能研究.今天也取得了最显著的商业成果. 早先的机器翻译实际脱胎于电子词典,能力更擅长于词或者短语的翻译.那时候的翻译通常会将一句话打断为一系列的片段,随后通过复杂的程序逻辑对每一个片段进行翻译,最终组合在一起.所得到的翻译结果应当说似是而非,最大的问题是可读性和连贯性非常差. 实际从机器学习的观点来讲,这种翻译方式,也不符合人类在做语言翻译时所做的动作.其实以神经网络为代表的机器学习,更多的都是在"模仿"人类的行为习惯. 一名职业翻译通…

参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/51623339 https://arxiv.org/abs/1706.06978 注意力机制顾名思义,就是模型在预测的时候,对用户不同行为的注意力是不一样的,“相关”的行为历史看重一些,“不相关”的历史甚至可以忽略.那么这样的思想反应到模型中也是直观的. 如果按照之前的做法,我们会一碗水端平的考虑所有行为记录的影响,对应到模型中就是我们会用一个average pooling层把用户交互过的所有商品的embedding vecto…

第三周 序列模型和注意力机制(Sequence models & Attention mechanism) 基础模型(Basic Models) 在这一周,你将会学习 seq2seq(sequence to sequence)模型,从机器翻译到语音识别,它们都能起到很大的作用,从最基本的模型开始.之后你还会学习集束搜索(Beam search)和注意力模型(Attention Model),一直到最后的音频模型,比如语音. 现在就开始吧,比如你想通过输入一个法语句子,比如这句 "Jane…

模型汇总24 - 深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理.分类及应用 lqfarmer 深度学习研究员.欢迎扫描头像二维码,获取更多精彩内容. 946 人赞同了该文章 Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制(Mechanism),一般称为Attention Mechanism.Attention Mechanism目前非常流行,广泛应用于机器翻译.语音识别.图像标注(Image Caption)…

本篇随笔为转载,原文地址:知乎,深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理.分类及应用.参考链接:深度学习中的注意力机制. Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制(Mechanism),一般称为Attention Mechanism.Attention Mechanism目前非常流行,广泛应用于机器翻译.语音识别.图像标注(Image Caption)等很多领域,之所以它这么受欢迎,是因为Atten…