目录前言Seq2SeqAttention机制的引入Hard or SoftGlobal or Local注意力的计算Self-Attention小结前言之前已经提到过好几次Attention的应用，但还未对Attention机制进行系统的介绍，这里对attention机制做一个概述，免得之后看阅读理解论文的时候被花式Attention弄的晕头转向。Seq2Seq注意力机制（Attention Me
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2023-07-17 22:37:11
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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
2019-09-10 19:46:07 问题描述：Seq2Seq模型引入注意力机制是为了解决什么问题？为什么选择使用双向循环神经网络模型？ 问题求解： 在实际任务中使用Seq2Seq模型，通常会先使用一个循环神经网络作为编码器，将输入序列编码成一个向量表示；然后再使用一个循环神经网络模型作为解码器，
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2019-09-10 22:39:00
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注意力机制Attention详解一、前言2018年谷歌提出的NLP语言模型Bert一提出，便在NLP领域引起热议，之所以Bert模型能够火出圈，是由于Bert模型在NLP的多项任务中取得了之前所有模型都不能达到的出色效果。那么Bert模型它是如何提出的呢？我们来追溯Bert模型的发展历史： 首先Bert模型是基于Transformer提出的，Transformer同样是谷歌团队在2017年发表的论
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2023-07-04 07:19:01
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Attention机制回顾RNN结构讲attention之前先回顾一下RNN的各种结构N to N
原创
2022-12-26 18:27:16
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# PyTorch Attention 机制介绍
在深度学习领域，Attention 机制被广泛应用于提高模型对输入数据的处理效果。在 PyTorch 中，我们可以很方便地实现 Attention 机制，帮助模型更好地关注输入数据中的重要部分。
## 什么是 Attention 机制
Attention 机制是一种机制，允许模型在处理序列数据时，对不同的输入部分赋予不同的权重，从而提高模型对
原创
2024-07-13 07:32:32
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class Attention(tf.keras.layers.Layer): """ Multi-Head Convolutional Self Attention Layer """ def __init__(self, dk, dv, num_he
原创
2023-05-18 17:14:19
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01 引言 Attention 机制并不是一个新概念，在 90 年代就有学者提出，其最早产生并且应用在计算机视觉（CV）领域，之后在自然
原创
2024-04-20 19:43:55
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# 理解Python中的注意力机制：从入门到实现
在深度学习领域，注意力机制（Attention Mechanism）是近年来非常重要的一个概念，尤其在自然语言处理和计算机视觉领域中得到广泛应用。这种机制能让模型在处理输入时“关注”最相关的信息，从而提高模型的性能。在这篇文章中，我们将学习在Python中实现简单的注意力机制，逐步指导你完成这个过程。
## 1. 整体流程
下面是实现Pyth
文章目录1. 什么是Attention机制？2. Attention机制应用在了哪些地方？2.1 方式一：学习权重分布2.2 方式二：任务聚焦/解耦3.感想4参考资料 1. 什么是Attention机制？其实我没有找到attention的具体定义，但在计算机视觉的相关应用中大概可以分为两种：1）学习权重分布：输入数据或特征图上的不同部分对应的专注度不同，对此Jason Zhao在知乎回答中概括得
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2023-08-30 08:47:21
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411k7Wg?from=search&seid=173938127108
原创
2023-11-02 10:49:28
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Attention机制梳理（一）——What is Attention in NLP？Attention机制梳理（二）——How do Attention derive BERT？Attention机制梳理（三）——What is Attention in CV？Attention机制梳理（四）——How to conbine Attention in both NLP and CV？ 文章目录〇
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2024-08-08 22:04:06
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出现Attention机制的原因：基于循环神经网络（RNN）的seq2seq模型，在处理长文本时遇到了挑战，而对长文本中不同位置的信息进行attention有助于提升RNN的模型效果。1 seq2seq框架seq2seq：从一个文本序列得到一个新的文本序列。典型的seq2seq任务包括：机器翻译任务、文本摘要任务。简而言之就是输入了一个单词（字母或图像特征）序列，输出另一个单词（字母或图像特征）序
原创
精选
2024-09-16 23:15:06
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# 实现 PyTorch 的 Mask Attention 机制
在深度学习中，自注意力机制是一种重要的技术，尤其在处理序列数据时尤为有效。在处理变长序列时，Mask Attention 机制用于确保模型在注意力计算中忽略某些无效位置。本文将带你逐步实现 PyTorch 中的 Mask Attention 机制。
## 流程概述
我们将分为以下几个步骤来实现 Mask Attention 机
注意力机制即 Attention mechanism在序列学习任务上具有巨大的提升作用，在编解码器框架内，通过在编码段加入Attention模型，对源数据序列进行数据加权变换，或者在解码端引入Attention 模型，对目标数据进行加权变化，可以有效提高序列对序列的自然方式下的系统表现。Attention：Attention模型的基本表述可以这样理解成： 当我们人在看一样东西的时候，我们当前时刻
一.模型结构实现一个简单的孪生网络（结构如上图），做语义相似度：
1.从上图可看出整体的结构相对较简单，左右两边基本一致。A句和B句分别进入左右两个结构。输入到网络中是token embedding + position_embedding
2.再经过cnn-encoder进行编码
3.多头注意力层，self-attention的输入：一个是本句cnn-encoder
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2023-09-15 19:45:06
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一、什么是attention机制Attention机制：又称为注意力机制，顾名思义，是一种能让模型对重要信息重点关注并充分学习吸收的技术.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
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2023-12-13 20:05:45
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Transformer模型详解（图解最完整版） - 初识CV的文章 -
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2022-12-20 16:22:16
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01 对于attention的理解attention翻译为注意力，对于不同的输入信息根据重要性不同赋予不同的权重。来源于人类对同一事物的注意力不同而得名。可以根据图一来做简单的理解，其中颜色较深的部分，指的是比较关注的分布。 图1
02 Attention在NLP中的来源在NLP中，Attention来源于SeqSeq中，在最后一个timestep后encode输出开始预测deco
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2024-01-09 22:38:22
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