Attention机制是在Seq2Seq模型的基础上被提出来的，Seq2Seq通过encoder拿到（输入）文本信息的context向量（矩阵）。Attention机制让decoder部分更加关注与当前时刻相关性最高的item。因此，在回顾Attention机制之前，需要先回顾一下Seq2Seq（即Encoder-Decoder）模型。Seq2Seq（Encoder-Decoder）在此前的博文《
人工智能的概述 AI 指代「人工智能」，是让机器能够像人类一样完成智能任务的技术。AI 使用智能完成自动化任务。
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
推理 自动学习&调度 机器学习 自然语言处理
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2023-11-29 16:12:16
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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
Attention 正在被越来越广泛的得到应用。尤其是 [BERT]火爆了之后。Attention 到底有什么特别之处？他的原理和本面面。
原创
2024-02-27 10:27:19
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本篇介绍在NLP中各项任务及模型中引入相当广泛的Attention机制。在Trans
原创
2022-10-12 16:03:56
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集中注意力，机器和人都需要
原创
2021-08-11 09:29:13
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本篇介绍在NLP中各项任务及模型中引入相当广泛的Attention机制。在Transformer中，最重要的特点也是Attention。首先详细介绍其由来，然后具体介绍了其编解码结构的引入和原理，最后总结了Attention机制的本质。作者&编辑 | 小Dream哥1 注意力机...
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2019-07-24 08:36:21
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Attention机制介绍之前做项目时同组大佬用到过Attention机制，Attention机制对模型能够有一定的提升作用。 人在看一张图片一篇文章时，不会对所有部分都投入同样的注意力，而是有所侧重。所谓侧重就是赋予不同的权重。Attention定义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。Attention机制目前非常
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2024-01-15 21:21:39
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目录1 attention机制原理2 attention类型2.1 按照是否可直接BP算法计算梯度进行分类2.1.1 Soft attention2.1.2 Hard attention2.2 按照输入是全局还是局部参与计算attention进行分类2.2.1 Global attention2.2.2 Local attention2.3 按照attention实现功能进行分类2.3.1 en
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2024-01-12 02:30:02
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# 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
“本篇文章内容基于Shusen Wang老师的《RNN模型与NLP应用》系列课程。课程视频链接：https:
原创
2021-07-26 13:57:50
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【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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2024-01-27 16:57:56
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# 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。
##
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
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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©NLP论文解读 原创•作者 |FLIPPED 研究背景 随着计算算力的不断增加，以transformer为主要架构的预训练模型进入了百花齐放的时代。BERT、RoBERTa等模型的提出为NLP相关问题的解决提供了极大的便利，但也引发了一些新的问题。 首先这些经过海量数据训练的模型相比于一般的深度模型而言，包含更多的参数，动辄数十亿。在针对不同下游
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2024-02-06 13:25:36
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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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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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前言：针对OCR问题，有各种各样的检测和识别网络，虽然架构各不相同，但是基本思想都是通过CNN网络提取文本特征，然后通过RNN网络学习特征之间的关系，从而实现文本识别。目前已经完成CRNN网络的相关工作，在生成的样本上取得较好的识别效果，但是在应用于扫描生成的PDF文件进行识别时，错误率还是很高的，可能的原因是样本不够贴近具体的应用场景，所以样本中应该包含来自真实场景的采样，或者在生成数据时应该加
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2023-07-04 07:18:19
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Event ExtractionCrosslingual Transfer Learning for Relation and Event Extraction via Word Category and Class Alignments 讲解地址 本篇论文提出一个新的方法对REE(关系抽取和事件抽取)进行跨语言迁移学习，利用类的语义和通用的词类别（词性和依赖关系）作为跨语言对齐表示向量的桥梁，利
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2024-03-14 17:42:28
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