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…

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.…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…