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.

Attention:本博客暂停更新 2016年11月17日08:33:09 博主遗产 http://www.cnblogs.com/radiumlrb/p/6033107.html Dans cette cérémonie étrange où je suis nominé à vie在这个陌生的仪式上,我提名生活Je suis ému, tout se mélange, je me lève et je vous souris我很感动,一切都顺利,我起立,我微笑And the winner i

参考:modeling visual attention via selective tuning attention问题定义: 具体地, 1) the need for region of interest selection 2) the need for features of interest selection 3) the problem with information flow (four problems) (4)the need for shift selection in

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

Deep Attention Recurrent Q-Network 5vision groups  摘要:本文将 DQN 引入了 Attention 机制,使得学习更具有方向性和指导性.(前段时间做一个工作打算就这么干,谁想到,这么快就被这几个孩子给实现了,自愧不如啊( ⊙ o ⊙ ))   引言:我们知道 DQN 是将连续 4帧的视频信息输入到 CNN 当中,那么,这么做虽然取得了不错的效果,但是,仍然只是能记住这 4 帧的信息,之前的就会遗忘.所以就有研究者提出了 Deep Recurre

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

  Dell PowerVault TL4000 磁带库机的指示灯告警,从Web管理平台登录后,在菜单"Library Status"下发现如下告警信息:  Library Status: Media Attention 出现这个告警,一般是因为磁带卡住.磁带损坏等原因造成,需要进一步验证.检查具体原因,在菜单Inventory下找到了原因: Slot 32下有一盒编码为000037L5的磁带损坏了,另外,Slot 为22下的清洁带过期了,如下截图所示.将磁带000037L5的磁带替换

1. 早期C. Koch与S. Ullman的研究工作. 他们提出了非常有影响力的生物启发模型. C. Koch and S. Ullman . Shifts in selective visual attention: Towards the underlying neural circuitry. Human Neurobiology, 4(4):219-227, 1985. C. Koch and T. Poggio. Predicting the Visual World: Silenc

Attention and Augmented Recurrent Neural Networks CHRIS OLAHGoogle Brain SHAN CARTERGoogle Brain Sept. 8 2016 Citation: Olah & Carter, 2016 Recurrent neural networks are one of the staples of deep learning, allowing neural networks to work with seque

    本文转自:http://www.cosmosshadow.com/ml/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/2016/03/08/Attention.html     Attention Index 参考列表 Attention Attention在视觉上的递归模型 模型 训练 效果 Torch代码结构 (TODO)基于Attention的图片生成 基于Attention的图片主题生成 模型 编码 解码 Stochastic “Hard” Atten

 Multiple Object Recognition With Visual Attention Google DeepMind  ICRL 2015 本文提出了一种基于 attention 的用于图像中识别多个物体的模型.该模型是利用RL来训练 Deep RNN,以找到输入图像中最相关的区域.尽管在训练的过程中,仅仅给出了类别标签,但是仍然可以学习定位并且识别出多个物体. Deep Recurrent Visual Attention Model 文中先以单个物体的分类为基础,再拓展到多个

Attention For Fine-Grained Categorization Google ICLR 2015 本文说是将Ba et al. 的基于RNN 的attention model 拓展为受限更少,或者说是非受限的视觉场景.这个工作和前者很大程度上的不同在于,用一个更加有效的视觉网络,并且在attention RNN之外进行视觉网络的预训练. 前人的工作在学习 visual attention model 时已经解决了一些计算机视觉问题,并且表明加上不同的attention mec

Recurrent Models of Visual Attention Google DeepMind 模拟人类看东西的方式,我们并非将目光放在整张图像上,尽管有时候会从总体上对目标进行把握,但是也是将目光按照某种次序(例如,从上倒下,从左到右等等)在图像上进行扫描,然后从一个区域转移到另一个区域.这么一个一个的区域,就是定义的part,或者说是 glimpse.然后将这些区域的信息结合起来用于整体的判断和感受. 站在某个底层的角度,物体的显著性已经将这个物体研究的足够透彻.本文就是从这些东西

Localizing by Describing: Attribute-Guided Attention Localization for Fine-Grained Recognition Baidu Research 本文主要是将part描述利用起来,协助进行part定位,针对每一个定位好的part,再进行每一个part对应属性的识别.首先来看一张图,有一个直观的印象:

Fully Convolutional Attention Localization Networks: Efficient Attention Localization for Fine-Grained Recognition   细粒度的识别(Fine-grained recognition)的挑战性主要来自于 类内差异(inter-class differences)在细粒度类别中通常是局部的,细微的:类间差异(intra-class differences)由于姿态的变换而导致很大.为了

近期在论坛上看见一个美丽的妹子, 本能反应,点击她的头像进去她的资料.发现她是google+认证而来.我就进一去一探到底. 增加她的圈子.发现他看过的一个视频. China's WeChat Gaining Global Attention  (https://www.youtube.com/watch?v=PCWEHEsJ7co) 我是通过goagent的. 你懂的. 不然进不去. Move over WhatsApp, look out Facebook. China's WeChat co

在此前的两篇博客中所介绍的两个论文,分别介绍了encoder-decoder框架以及引入attention之后在Image Caption任务上的应用. 这篇博客所介绍的文章所考虑的是生成caption时的与视觉信息无关的词的问题,如"the"."of"这些词其实和图片内容是没什么关系的:而且,有些貌似需要视觉特征来生成的词,其实也可以直接通过语言模型来预测出来,例如"taking on a cell"后生成"phone".

两周以前读了些文档自动摘要的论文,并针对其中两篇( [2] 和 [3] )做了presentation.下面把相关内容简单整理一下. 文本自动摘要(Automatic Text Summarization)就是说在不改变文档原意的情况下,利用计算机程序自动地总结出文档的主要内容.自动摘要的应用场景非常多,例如新闻标题生成.科技文献摘要生成.搜索结果片段(snippets)生成.商品评论摘要等.在信息爆炸的互联网大数据时代,如果能用简短的文本来表达信息的主要内涵,无疑将有利于缓解信息过载问题. 一

在上一篇博客中介绍的论文"Show and tell"所提出的NIC模型采用的是最"简单"的encoder-decoder框架,模型上没有什么新花样,使用CNN提取图像特征,将Softmax层之前的那一层vector作为encoder端的输出并送入decoder中,使用LSTM对其解码并生成句子.模型非常直观,而且比常规的encoder-decoder框架还要简单一点(图像特征只在开始时刻输入了decoder,此后就不输入了),但是训练的过程非常讲究,因此取得了20

RNN,LSTM,seq2seq等模型广泛用于自然语言处理以及回归预测,本期详解seq2seq模型以及attention机制的原理以及在回归预测方向的运用. 1. seq2seq模型介绍 seq2seq模型是以编码(Encode)和解码(Decode)为代表的架构方式,seq2seq模型是根据输入序列X来生成输出序列Y,在翻译,文本自动摘要和机器人自动问答以及一些回归预测任务上有着广泛的运用.以encode和decode为代表的seq2seq模型,encode意思是将输入序列转化成一个固定长度的

当我在linux下用vi打开p1.c文件时 root@iZ2zeeailqvwws5dcuivdbZ:~/1/01/指针# vi p1.c 会出现如下信息: E325: ATTENTION Found a swap file by the name ".p1.c.swp" owned by: root dated: Fri Jan :: file name: ~root///指针/p1.c modified: YES user name: root host name: iZ2zeea