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 ...
原文：【自然语言处理】：自注意力机制(self-attention)原理介绍
一.最常见的self attention 对于自注意力机制而言，我们有的时候会遇到词性分类的任务，比如说给定一句话，我想知道这句话当中每一个单词的词性。但是使用双向lstm呢，会有很多信息被忽略掉，尤其是一些位于后面的词很可能前面的词对它的影响没有那么大，即使我们的lstm考虑了一些遗忘门，增强记忆的一些机制，位于最前面的单词和最后面的单词之间始终是具有一定距离的，而self attnetion则 ...
2021-10-27 21:35 0 3075 推荐指数：
相关推荐
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 ...
注意力机制（Attention Mechanism）在自然语言处理中的应用
注意力机制（Attention Mechanism）在自然语言处理中的应用 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，本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络 ...
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 ...
【转】自然语言处理中的Encoder-Decoder模型，基本Sequence to Sequence模型及Attention Model注意力模型
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-encodin ...
注意力机制论文 --- Crop leaf disease recognition based on Self-Attention convolutional neural network
最近找了十几篇神经网络注意力机制的论文大概读了一下。这篇博客记录一下其中一篇，这篇论文大概只看了摘要和方法。本文主要就是识别农作物叶子疾病，因为农作物叶子疾病图片背景复杂并且只有叶子区域会有小的反差。本文采用的就是自注意力卷积神经网络self-attention convolution ...
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 ...
自然语言处理中的Attention机制
自然语言处理中的Attention机制 1. 前言 最开始Attention只是人们的直觉，后来被第一次应用到机器翻译中的词对其任务中。Attention机制利用每个元素被赋予的重要性评分来对序列数据进行编码。目前Attention机制有很多的变体，并且应用到了不同的任务中 ...