近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展。基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,下面是一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结 ...
原文链接: https: blog.csdn.net qq article details 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 ...
2019-01-15 21:33 0 957 推荐指数:
近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展。基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,下面是一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结 ...
1. Attention与Transformer模型 Attention机制与Transformer模型,以及基于Transformer模型的预训练模型BERT的出现,对NLP领域产生了变革性提升。现在在大型NLP任务、比赛中,基本很少能见到RNN的影子了。大部分是BERT(或是其各种变体 ...
1.Dropout m(k)是dropout的过程。 2.attention机制 (1)seq2seq Seq2Seq 是一个 Encoder-Decoder 结构的神经网络,它的输入是一个序列(Sequence),输出也是一个序列(Sequence),因此而得名 ...
目录 Attention介绍 Attention原理 Attention的其他应用 代码尝试 一句话简介:九几年提出的概念,2014年在视觉领域火了以后,逐步引入NLP中,2017年的《Attention is all you need》引爆改结构,初步思想 ...
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 ...
目录: 1. 前提 2. attention (1)为什么使用attention (2)attention的定义以及四种相似度计算方式 (3)attention类型(scaled dot-product attention \ multi-head attention ...
一、预备知识 1、nn.Embedding 在pytorch里面实现word embedding是通过一个函数来实现的:nn.Embedding. 这就是我们输出的hello这个 ...
转自: https://easyai.tech/ai-definition/attention/ https://www.zhihu.com/question/68482809 https://zhuanlan.zhihu.com/p/46313756 paper 《NEURAL ...