采用带注意机制的序列序列结构进行英印地语神经机器翻译Seq2seq模型构成了机器翻译、图像和视频字幕、文本摘要、聊天机器人以及任何你可能想到的包括从一个数据序列到另一个数据序列转换的任务的基础。如果您曾使用过谷歌Translate，或与Siri、Alexa或谷歌Assistant进行过互动，那么你就是序列对序列(seq2seq)神经结构的受益者。我们这里的重点是机器翻译，基本上就是把一个句子x从一
转载
2024-05-13 12:54:56
77阅读
文章目录前言R-GAT传播公式DGL代码实现模型构建数据集构建测试模型 前言因为R-GAT在DGL的官网上并没有给出实例教程，然后原文的代码实在是太长了，完全头大，只能在网上疯狂搜索野生代码，最后搜到一个通过DGL中的GATConv代码改出来的R-GAT，虽然有些细节并不是非常确定，但是大体上思路是不错的，R-GAT就是为每种关系配了一个注意力机制层，然后计算出对应的关系注意力权重，最后再加到节点
转载
2024-08-29 11:30:03
170阅读
多头注意力在实践中，当给定相同的查询、键和值的集合时，我们希望模型可以基于相应的注意力机制学习到不同的行为，然后将不同的行为作为知识组合起来，捕获序列内各种范围的依赖关系（例如，段距离依赖和长距离依赖关系）。因此，运行注意力机制组合使用查询、键和值的不同子空间表示（representation subspaces）可能时有益的为此，与其只使用单独一个注意力汇聚。我们可以用独立学习得到的h组不同的线
转载
2024-03-19 21:58:02
89阅读
文章目录背景知识AttentionCellWrapper理论基础AttentionCellWrapper源码解析 背景知识注意力机制最早被用于机器翻译领域，其本质类似于人类在认知事物时的注意力，后因其有效性被广泛用于计算机视觉、语音识别、序列预测等领域。 常见的注意力机制通常是基于Encoder-Decoder的，模型在Decoder阶段进行解码时会考虑编码阶段Encoder的所有隐藏状态。At
转载
2023-09-02 22:16:58
152阅读
文章目录Tensorflow2.0之卷积层实现自定义权值Keras高层接口卷积层类 Tensorflow2.0之卷积层实现自定义权值在 TensorFlow 中，通过tf.nn.conv2d 函数可以方便地实现2D 卷积运算。tf.nn.conv2d基于输入?: ℎ ? ??? 和卷积核?: ? ? ??? ???? 进行卷积运算，得到输出? ℎ′ ?′ ???? ，其中???表示输入通道数，?
转载
2024-09-14 09:14:33
31阅读
在上个月的Google I/O大会上，Google发布了TensorFlow Serving的首个主要版本。Noah Fiedel对其中的一些新特性做了详细的介绍，并给出了他对该项目未来发展的一些看法。\\ TensorFlow Serving 1.0的特性包括：多种批量处理（Batching）选项；一个用于生命周期管理的模型管理器；为同一模型的多版本同时提供服务；支持子任务；数据源定义标准化，
BERT、RoBERTa、ALBERT、SpanBERT、DistilBERT、SesameBERT、SemBERT、MobileBERT、TinyBERT和CamemBERT的共同点是什么？答案并不是“ BERT”?。而是“自注意力”?。我们不仅在讨论承载“ BERT” 的架构，更准确地说是基于 Transformer 的架构。基于 Transformer 的架构主要用于对语言理解任务
转载
2024-08-15 08:51:40
105阅读
带注意力机制的seq2seq理论回忆一下seq2seq，编码器的输出了一个state给解码器，context = state[-1].repeat(X.shape[0], 1, 1)，解码器吧state作为上下文对象和解码器输入一起并入丢到RNN中。seq2seq解码器class Seq2SeqDecoder(d2l.Decoder):
"""用于序列到序列学习的循环神经网络解码器"""
转载
2024-04-01 13:45:44
82阅读
多头注意力机制介绍代码实现使用pytorch函数 介绍多头自注意力机制是自注意力机制（Self-Attention）的一种扩展形式，它通过将输入数据分为多个头（Head），并对每个头进行自注意力计算，最后将多个头的结果拼接起来，得到最终的输出。使用多头自注意力可以使得模型在处理长序列数据时更加有效。代码实现多头注意力机制（Multi-Head Attention）的源码实现可以分为以下几个步骤：
转载
2024-06-18 07:58:02
601阅读
论文: Attention-based LSTM for Aspect-level Sentiment Classification作者: Yequan Wang and Minlie Huang一、摘要Aspect-level的情感分类是情感分析中的一项细粒度任务。由于它提供了更完整，更深入的结果，因此近年来，aspect-level情感分析受到了很多关注。在本文中，我们揭示了句子的情感不仅由内
转载
2024-08-09 00:01:29
39阅读
要学会一个算法，最好的办法还是自己复现一遍 这里也是对自己学习的过程做一个记录了o(￣▽￣)ブ 尽量用最简洁的语言和最短的代码来实现一个Transformer,ViT,BERT,Swin Transformer 这篇主要实现了Transformer里面的Self-Attention，并实践了文本分类问题Transformer介绍Transformer结构是google在17年的Attention
在使用tensorflow时发现其提供了两种Attention Mechanisms（注意力机制），如下The two basic attention mechanisms are:
tf.contrib.seq2seq.BahdanauAttention (additive attention, ref.)
tf.contrib.seq2seq.LuongAttention&
转载
2024-01-08 20:46:50
103阅读
TensorFlow是一个很坑的东西，在没有session运行的时候，所有数据都看不到结果，很难去print 而且TF还没有中文的API手册，很多东西很难体会 在这里记录一下比较难理解的几个方法的用法，以便后面用到 tf.sparse_to_dense(sparse_indices, output_shape, sparse_values, default_value, name=None)
神经网络。《Make Your Own Neural Network》，用非常通俗易懂描述讲解人工神经网络原理用代码实现，试验效果非常好。循环神经网络和LSTM。Christopher Olah http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 。seq2seq模型基于循环神经网络序列到序列模型，语言翻译、自动问答等序列到序列场景，
BERT、RoBERTa、ALBERT、SpanBERT、DistilBERT、SesameBERT、SemBERT、MobileBERT、TinyBERT 和 CamemBERT 有什么共同点？别说「BERT」，那不是我想要的答案。 答案：自注意力（self-attention）。 我们要探讨的不仅是名字里面带有「BERT」的架构，而是「基于 Transformer」的架构。
文章目录? 介绍? SE 模块? SE 模块应用分析? SE 模型效果对比? SE 模块代码实现? SE 模块插入到 DenseNet 代码实现 ? 介绍SENet 是 ImageNet 2017（ImageNet 收官赛）的冠军模型，是由WMW团队发布。具有复杂度低，参数少和计算量小的优点。且SENet 思路很简单，很容易扩展到已有网络结构如 Inception 和 ResNet 中。? SE
转载
2024-01-03 06:36:48
111阅读
今天查看了一下课表，突然发现老师没有讲关于注意力机制的课，所以搜了一些资源和大家分享。原文地址什么是Attention机制 Attention机制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
转载
2024-03-20 12:20:47
106阅读
1. 用机器翻译任务带你看Attention机制的计算
单独地去讲Attention机制会有些抽象，也有些枯燥，所以我们不妨以机器翻译任务为例，通过讲解Attention机制在机器翻译任务中的应用方式，来了解Attention机制的使用。什么是机器翻译任务？以中译英为例，机器翻译是将一串中文语句翻译为对应的英文语句，如图1所示。 图1 机器翻译示例图图1展示了一种经典的机器翻
转载
2023-09-05 21:00:06
382阅读
当我们拥有大量计算资源时，通过使用合适的分布式策略，我们可以充分利用这些计算资源，从而大幅压缩模型训练的时间。针对不同的使用场景，TensorFlow 在 tf.distribute.Strategy 中为我们提供了若干种分布式策略，使得我们能够更高效地训练模型。一、单机多卡训练： MirroredStrategytf.distribute.MirroredStrategy 是一种简单且高性能的，
转载
2024-04-05 14:00:11
57阅读
目录研究概述自注意力（self-attention）NLPCV软注意力（soft-attention）通道注意力Non-Local（Self-Attention的应用）位置注意力（position-wise attention）混合域模型(融合空间域和通道域注意力)参考文献 研究概述计算机视觉（computer vision）中的注意力机制（attention）的核心思想就是基于原有的数据找到其
转载
2024-08-12 16:23:52
610阅读
