目录前言注意力机制的发展LSTM和GRULSTM和LSTMcellBiLSTMGRU(待更新)Seq2seq机器翻译的例子encoderdecoderSeq2seq+AttentionAttention 和 Self Attention理解AttentionSelf-AttentionTransformer整体流程（以机器翻译为例）EncoderQ、K、V的计算DecoderPositional
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2024-09-24 20:44:05
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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
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2024-08-09 00:01:29
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一、摘要 注意力机制可以被用来编码序列数据基于每个元素的重要性分数，已经被广泛用于NLP中的各种任务。本篇论文，作者介绍了各种attention，探索他们之间的联系并且评估其性能。二、介绍 作者通过举了机器翻译的例子介绍为什么要用attention机制。传统的机器翻译方法是encoder-decoder架构的，都是由RNN结构组成。但是RNN有两种严重的缺陷：RNN是健忘的，意味着旧信息在经过
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2024-07-11 02:47:08
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通过一个偶然的项目实践经历，我接触了计算机视觉方面的相关知识，但是最开始我更多的是学习OpenCV相关的课程，在一个偶然的机会我了解到最近火爆全网的机器学习算法——Transfromer注意力机制算法，接下来我们就来看看他在图像处理方面究竟火在哪里：定义：
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2023-12-17 10:32:43
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摘要是自然语言处理领域中最具挑战性和最有趣的问题之一。它是一个从多种文本资源(如书籍、新闻文章、博客文章、研究论文、电子邮件和tweet)中生成简洁而有意义的文本摘要的过程。现在，随着大量的文本文档的可用性，摘要是一个更加重要的任务。 那么有哪些不同的方法呢?萃取总结这些方法依赖于从一段文本中提取几个部分，比如短语和句子，然后将它们堆在一起创建摘要。因此，在提取方法中，识别出用于总结的
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2024-07-03 07:57:18
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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
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2024-08-15 08:51:40
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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（Mechanism），一般称为Attention Mechanism。Attention Mechanism目前非常流行，广泛应用于机器翻译、语音识别、图像标注（Image Caption）等很多领域，之所以它这么受欢迎，是因为Attention给模型赋予了区分辨别的能力，例如，在
首先声明，此文章为小编毕业设计论文工作中的相关代码，其中参考了许多大佬的blog，在这里就不一一细载了再者，欢迎大家转载收藏本文，如有需要下面评论小编，会积极回复的，当然也可以加小编进行编程交流第三，欢迎大家欣赏我的其他blog，可以帮大家少进一些坑，多走一些近路最后希望看此文的盆友们，来一个一波三连，在此小编谢谢各位 目录一、数据格式转换二、读取刚才处理的评论的txt文件，并进行过滤、
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2024-05-10 16:09:33
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# 基于LSTM的注意力机制在PyTorch中的实现
## 引言
在深度学习领域，循环神经网络（RNN）特别是长短期记忆（LSTM）网络，曾广泛应用于序列预测、自然语言处理等任务。然而，传统的LSTM在处理长序列数据时，容易出现梯度消失或爆炸的问题。此外，当输入序列较长时，模型无法自然地关注到最相关的信息。为了解决这些问题，注意力机制应运而生。本文将探讨如何在PyTorch中实现LSTM与注意
序列概念：
序列是一数据库对象，利用它可生成唯一的整数。一般使用序列自动地生成主码值。一个序列的值是由特殊的Oracle程序自动生成，因此序列避免了在应用层实现序列而引起的性能瓶颈。
Oracle序列允许同时生成多个序列号，而每一个序列号是唯一的。当一个序列号生成时，序列是递增，独立于事务的提交或回滚。允许设计缺省序列，不需指定任何子句。该序列为上升序列，由1开始，增量为1，没有上限。
索引使用方
前言前段时间写了关于RNN，LSTM、BLSTM相关的博客，从结构上对这是那种网络进行了讲解，前两天看了一篇有关注意力机制的论文，很感兴趣，于是今天恶补了一天，在这里写下学习心得，从另外一个方面来介绍上述模型的优点。人类注意力机制从注意力模型的命名方式看，很明显其借鉴了人类的注意力机制，因此，我们首先简单介绍人类视觉的选择性注意力机制。 其实详细说起来复杂但是如果简单是的说就是一个关键词“选择性”
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2023-11-06 18:11:30
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作者：Nir Arbel编译：ronghuaiyang 导读 使用详细的例子来理解RNN中的注意力机制。RNNs已成功地应用于机器翻译、情绪分析、图像字幕、时间序列预测等序列数据的处理。改进的RNN模型，如长短时记忆网络(LSTMs)，使长序列训练克服了梯度消失等问题。然而，即使是更高级的模型也有其局限性，研究人员在处理长数据序列时也很难开发出高质量的模型。例如，在机器翻译中，RNN必须找到由
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2024-04-18 10:28:34
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本章的主要内容有：注意力机制概述传统注意力机制注意力编码机制1、注意力机制概述注意力机制简单来说就是：加权求和机制/模块 加权求和模块 ：
神经网络中的一个组件，可以单独使用，但更多地用作为
网络中的一部分。 2、传统注意力机制2.1 注意力模块结构1、注意力模块结构如下图所示： 功能：对于集合 K ，求相对 Q 各个元素的权重，然后按权重相加形成 Q 要的结果2、注意力模块计
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2023-10-11 23:19:30
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1、Attention Model 概述 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型，举个例子来说，当我们观赏一幅画时，虽然我们可以看到整幅画的全貌，但是在我们深入仔细地观察时，其实眼睛聚焦的就只有很小的一块，这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上，也就是说这个时候人脑对整幅图的关注并不是均衡的，是有一定的权重区分的。这就是深度学习里的Attention
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2024-05-19 08:16:01
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注意力机制（一）近几年随着计算力和数据量的飞速飙升，深度学习有了自己的用武之地。最近几年，各种顶会的期刊呈指数形式不断飞升，各种网络和方法的创新也层出不穷。除此之外，一些很多年前提出的方法有的也在最新的应用中取得很好的效果。Attention模型在九几年就被提出了，开始被应用在机器视觉等方面，后来被在机器翻译等NLP方向证明用很高的应用价值。最近因为课题需要，学习了Attention模型，并将自己
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2023-10-11 08:42:04
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双向注意力LSTM神经网络文本分类原理讲解TextAttBiRNN是在双向LSTM文本分类模型的基础上改进的，主要是引入了注意力机制（Attention）。对于双向LSTM编码得到的表征向量，模型能够通过注意力机制，关注与决策最相关的信息。其中注意力机制最先在论文 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Transla
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2024-06-03 12:02:35
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/1 SE-Net《Squeeze-and-Excitation Networks》Jie Hu, Li Shen, and Gang Sun. Squeeze-and-excitation networks. In IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recog., pages 7132–7141, 2018代码 htt
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2024-01-28 05:33:15
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在自然语言处理领域中，Transformers已经成为了非常流行的模型。其中，最受欢迎的Transformer模型是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），GPT（Generative Pre-trained Transformer）等，这些模型都利用了注意力机制来实现其高效的性能。在这篇文章中，我们将深入探讨注意
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2023-11-07 05:07:02
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这是我看完很多博客和视频以后对LSTM和Attention Model的一个理解和总结，有一些公式的地方感觉在数学上不能严格的推导出来，就直接贴了流程图。自己能推导出来的，我用白话文字解释了公式的意思，尽量避免用一些难理解的词，有的地方举了些例子，如果不妥的话烦请指正。1. LSTM（长短时记忆网络）之前讲过了RNN循环神经网络，能解决神经网络中信息保存的问题。但是RNN还不够好，因为它存在一个长
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2023-12-19 22:23:42
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前言其实，关于注意力机制的文章真的有很多，而且写得相当精彩（毕竟过去这么多年了），这篇博文的主要目的在于以一个不同的角度（理论+代码）阐述注意力机制。浅谈首先这件事还要从序列到序列模型（Seq2seq Model）开始说起，最早的序列到序列模型是一个CNN+LSTM。 简单来说就是把CNN把编码端映射成一个固定向量，然后用LSTM一步步解码。 接着一个自然的想法是使用LSTM[1]，因为LSTM的
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2024-03-14 11:10:49
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