关于注意力机制（《Attention is all you need》）
深度学习做NLP的方法，基本上都是先将句子分词，然后每个词转化为对应的词向量序列。(https://kexue.fm/archives/4765) ...
原文：算法探究-Transformer-Attention Is All You Need(无可或缺的注意力机制)
Abstract The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks that include an encoder and a decoder. The best performing models also connect the e ...
2021-10-09 15:21 0 100 推荐指数：
相关推荐
2. Attention Is All You Need（Transformer）算法原理解析
1. 语言模型 2. Attention Is All You Need（Transformer）算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention ...
Attention is all you need-详解Transformer
/ 论文：《Attention is all you need》 为什么要使用attention，这也是本 ...
详解Transformer （论文Attention Is All You Need）
论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762 正如论文的题目所说的，Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。更准确地讲，Transformer由且仅由self-Attenion和Feed Forward ...
【算法】Attention is all you need
Transformer 最近看了Attention Is All You Need这篇经典论文。论文里有很多地方描述都很模糊，后来是看了参考文献里其他人的源码分析文章才算是打通整个流程。记录一下。 Transformer整体结构 数据流梳理 符号含义速查 N: batch size ...
各种attention注意力机制之间的比较
1、Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention.Kelvin Xu, Jimmy Ba, Ryan Kiros, Kyunghyun Cho, Aaron Courville ...
Self-attention（自注意力机制）
self-attention是什么? 一个 self-attention 模块接收 n 个输入，然后返回 n 个输出。自注意力机制让每个输入都会彼此交互（自），然后找到它们应该更加关注的输入（注意力）。自注意力模块的输出是这些交互的聚合和注意力分数。 self-attention模块 ...
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 ...