注意力机制与Transformer注意力机制（Attention）简介计算步骤运行可视化详解两种版本Scaled Dot-Product AttentionMulti-Head AttentionTransformerModel Architecture（模型结构）Encoder and Decoder Stacks（编码器栈和解码器栈）EncoderDecoder:模型可视化详解 注意力机制（
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2024-08-14 08:29:18
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Attention机制 注意机制最早由Bahdanau等人于2014年提出（统计机器翻译中的对齐过程[NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE, Bahdanau D et al. 2014]），该机制存在的目的是为了解决RNN中只支持固定长度输入
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2023-10-18 00:00:09
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GRU 由 Cho 等人于 2014 年提出，优化 LSTM 结构。 Kyunghyun Cho,Bart vanMerrienboer,Caglar Gulcehre,Dzmitry Bahdanau,Fethi Bougares,HolgerSchwenk,Yoshua Bengio.Learn
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2020-08-27 15:28:00
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点击下方标题，迅速定位到你感兴趣的内容前言Bahdanau AttentionLuong AttentionSelf-Attention、Multi-Head AttentionLocation Sensitive AttentionAttention形式Soft attention、global attention、动态attentionHard attentionLocal Attentio
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2024-05-21 13:08:47
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文章目录一、动机二、Bahdanau 注意力模型1. 定义Attention解码器2. 训练3. 使用BLEU评估4. 可视化权重总结 一、动机机器翻译时，每个生成的词可能相关于源句子中不同的词二、Bahdanau 注意力 我们在seq2seq中研究了机器翻译问题，在那里我们设计了一个基于两个循环神经网络的编码器-解码器架构，用于顺序到序列的学习。具体来说，循环神经网络编码器将可变长度序列转换为
作者：哈工大SCIR 顾宇轩参考来源NAACL 2019《Attention is Not Explanation》ACL 2019《Is Attention Interpretable?》EMNLP 2019《Attention is Not Not Explanation》本文将与您探讨注意力机制的可解释性问题。序言自2014年Bahdanau将Attention作为软对齐引入神经机器翻译以来
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2014年 Google Mind团队的这篇论文《Recurrent Models of Visual Attention》，他们在RNN模型上使用了attention机制来进行图像分类。随后，Bahdanau等人在论文《Neural Machine T
一、注意力机制的发展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《Recurrent Models of Visual Attention》，他们在RNN模型上使用了attention机制来进行图像分类。随后，Bahdanau等人在论文《Neural Machine Translation by Joint
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2023-09-29 11:20:52
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PyTorch实现各种注意力机制。注意力（Attention）机制最早在计算机视觉中应用，后来又在 NLP 领域发扬光大，该机制将有限的注意力集中在重点信息上，从而节省资源，快速获得最有效的信息。2014 年，Google DeepMind 发表《Recurrent Models of Visual Attention》，使注意力机制流行起来；2015 年，Bahdanau 等人在论文
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2023-10-04 22:33:38
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1 背景知识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2014年google mind团队的这篇论文《Recurrent Models of Visual Attention》，他们在RNN模型上使用了attention机制来进行图像分类。随后，Bahdanau等人在论文《Neural Machine Translation
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2024-05-24 20:26:14
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目录需要掌握的基础知识1:Encoder- Decoder架构2:LSTM模型原理3:Attention机制基于Loung Attention+LSTM的机器翻译模型模型数据训练基于Bahdanau Attention+LSTM的机器翻译模型模型数据训练 需要掌握的基础知识1:Encoder- Decoder架构Encoder又称编码器，但我更喜欢叫他通用的特征提取器。直观的理解就是Encode
文章目录一 Seq2Seq + Attention1.Encoder Decoder模型2.Bahdanau Attention3.Luong Attention二.聊天机器人1.聊天机器人构架2.主要component3.Dialogue数据集三 代码实战1.有Attention的版本2.没有Attention的版本3.构建seq2seq模型3.1 Encoder3.2 Luong Atten
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2024-01-18 14:45:08
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引言最近想要学习一下注意力机制，发现这又是一个大系列，得慢慢啃。大部分人接触注意力机制是因为 transformer，但在 NLP 领域，该机制早就被 Bahdanau et al., 2014，Luong et al., 2015 等人提出，对应模型称为 seq2seq with attentionSeq2seq with Attentionsequence to sequence（seq2se
RNN与RNN的变种结构4.6.5 門控循環單元(gated recurrent unit， GRU)4.6.5节我们了解了LSTM的原理，但大家会觉得LSTM门控网络结构过于复杂与冗余。为此，Cho、van Merrienboer、 Bahdanau和Bengio[1]在2014年提出了GRU门控循环单元，这个结构如图 4.53所示，是对LSTM的一种改进。它将遗忘门和输入门合并成更新门，同时
深度学习网络中的 Attention 机制
深度学习的快速发展让我们见证了许多突破性进展。其中，Attention 机制在自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉 (CV) 领域的应用已经引起了广泛关注。Attention 机制的出现，可以追溯到2014年，它帮助模型更好地关注输入数据中的重要部分，从而提高了性能。
### 背景描述
1. **2014年**：Bahdanau等人提出了基于At
# 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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写在前面：有一段时间没更新专栏了，哈哈，先吐槽下自己的龟速更新。
Attention机制基本已成为NLP的居家旅行必备技能，同时也是我一直关注的技术点，希望本篇内容能带给大家些许思考。如有描述不对的地方，欢迎拍砖。好了，废话不多说，进入正题！ 1. Attention机制attention机制最初是由Bahdanau等人通过“Neural Machine Transl
详解自注意力机制及其在LSTM中的应用注意力机制（Attention Mechanism）最早出现在上世纪90年代，应用于计算机视觉领域。2014年，谷歌Mnih V等人[1] 在图像分类中将注意力机制融合至RNN中，取得了令人瞩目的成绩，随后注意力机制也开始在深度学习领域受到广泛关注，在自然语言处理领域，Bahdanau等人[2] 将注意力机制融合至编码-解码器中，在翻译任务取得不错的效果。而真
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2023-08-14 14:10:19
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2014 年，Bahdanau 等人针对机器翻译任务提出了注意模型，现在它已成为一种常用的神经网络方法。近日，谷歌大脑在 arXiv 上公布了一篇新论文，提出使用注意机制增强卷积以加强获取全局相关性的能力。在图像分类和目标检测上的实验结果表明这种方法确实有效。卷积神经网络(CNN)在大量计算机视觉应用中取得了极大成功，尤其是图像分类。卷积层的设计需要通过受限的感受野来确保局部性(locality)
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2023-10-16 00:00:14
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