注意力机制（Attention Mechanism）应用——自然语言处理（NLP）
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：注意力机制（Attention mechanism）基本原理详解及应用
注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理 语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型的身影。所以，了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很大的必要。 人类的视觉注意力 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。 图 人类的视觉注意力 视觉注意力机制是人类视觉 ...
2020-06-06 21:41 1 20902 推荐指数：
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attention注意力机制的原理
可以这样来看待注意力机制：将Source中的构成元素想象成是有一系列的<key,value>数据对构成，此时对于Target中的某个元素Query，通过计算Query和各个Key的相似性或者相关性，得到每个Key对应Value的权重系数，然后对Value进行加权求和，即得到 ...
深度学习之注意力机制（Attention Mechanism）和Seq2Seq
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 ...
自然语言处理中的自注意力机制（Self-attention Mechanism）
自然语言处理中的自注意力机制（Self-attention Mechanism） 近年来，注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中，之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结（可见http://www.cnblogs.com ...
AAAI2018中的自注意力机制(Self-attention Mechanism)
近年来，注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中。随着注意力机制的深入研究，各式各样的attention被研究者们提出，如单个、多个、交互式等等。去年6月，google机器翻译团队在arXiv上的《Attention is all you need ...
Attention机制的基本原理
原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/72001554 [seq2seq模型+attention机制] attention机制的原理 神经学中的注意力机制有两种： (1)自上而下的有意识的注意力，称为聚焦式注意力(Focus Attention)，聚焦式注意力 ...
Attention注意力机制介绍
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 ...