# 理解和实现 NLP Attention 机制
自然语言处理（NLP）中的注意力机制是一种非常有效的方法，它使模型能够聚焦于输入的不同部分，从而提高生成的准确性。在本篇文章中，我们将一起学习如何实现 NLP 的注意力机制，涵盖整个流程的步骤与具体代码实现。
## 流程概述
下面是实现 NLP Attention 的整体步骤：
| 步骤 | 描述
# 理解与实现NLP中的Attention机制
## 引言
在深度学习和自然语言处理（NLP）中，Attention机制是一种强大的技术，用于让模型在处理输入数据时，能够自适应地关注输入的不同部分。《注意力机制》最初由 Bahdanau et al. 在2015年提出，极大地提高了机器翻译和其他NLP任务的性能。本文章将带你逐步了解并实现Attention机制，特别针对刚入行的小白。
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在自然语言处理（NLP）中，注意力机制（Attention Mechanism）是一个重要而强大的工具，它使模型能够集中关注输入数据的不同部分，从而更好地捕捉上下文关系。在实现注意力机制时，需要考虑多个因素，包括备份策略、恢复流程、灾难场景，以及工具链的集成等。下面将详细介绍如何系统地构建这些要素，并利用适当的图表进行展示。
### 备份策略
为确保注意力机制模型的有效性和可靠性，我们必须制定一
【背景】ELMo相比word2vec会有这么大的提升，这说明预训练模型的潜力远不止为下游任务提供一份精准的词向量，所以可不可以直接预训练一个龙骨级的模型呢？如果它里面已经充分的描述了字符级、词级、句子级甚至句间关系的特征，那么在不同的NLP任务中，只需要去为任务定制一个非常轻量级的输出层（比如一个单层MLP）就好了。BERT正是做了这件事情。BERT的全称是Bidirectional Encode
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人工智能包含两个关键点： 1. 自动化 2.智能 人工智能的目标
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attention 总结参考：注意力机制（Attention Mechanism）在自然语言处理中的应用 Attention函数的本质可以被描述为一个查询（query）到一系列（键key-值value）对的映射，如下图。 在计算attention时主要分为三步:第一步是将query和每个key进行相似度计算得到权重，常用的相似度函数有点积，拼接，感知机等；第二步一般是使用一个softmax函数
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2022-08-21 00:00:15
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