深度学习笔记——Attention Model（注意力模型）学习总结 https://blog.csdn.net/mpk_no1/article/details/72862348 深度学习里 ...

　　最近一直在研究深度语义匹配算法，搭建了个模型，跑起来效果并不是很理想，在分析原因的过程中，发现注意力模型在解决这个问题上还是很有帮助的，所以花了两天研究了一下。 　　此文大部分参考深度学习中的注意力机制(2017版) 张俊林的博客，不过添加了一些个人的思考与理解过程。在github ...

1. Attention model简介 0x1：AM是什么 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 ...

前言 这一章看啥视频都不好使，啃书就完事儿了，当然了我也没有感觉自己学的特别扎实，不过好歹是有一定的了解了 注意力机制 由于之前的卷积之类的神经网络，选取卷积中最大的那个数，实际上这种行为是没有目的的，因为你不知道那个最大的数是不是你需要的，也许在哪一块你偏偏就需要一个最小的数呢？所以就有 ...

这篇文章整理有关注意力机制（Attention Mechanism ）的知识，主要涉及以下几点内容： 1、注意力机制是为了解决什么问题而提出来的？ 2、软性注意力机制的数学原理； 3、软性注意力机制、Encoder-Decoder框架与Seq2Seq 4、自注意力模型的原理 ...

注：本文出自Bin的专栏blog.csdn.NET/xbinworld。 　　Encoder-Decoder（编码-解码）是深度学习中非常常见的一个模型框架，比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的；比如这两年比较热的image caption的应用 ...

一、前提 该篇为基于实现LSTM中文情感倾向分析的基础上，为提高情感倾向预测的准确度，而引入的一个注意力机制模块，通过翻阅相关学术文献和其他资料所作的归纳总结。 二、注意力机制简介 简单来说，注意力机制与人类视觉注意力相似，正如人在看事物一样，会选择重点的对象，而忽略次要对象。近几年 ...

（1）机器翻译的本质就是一个条件语言模型，在给定输入的条件下输出最有可能的句子。 （2）这里的条件语言模 ...