■ 论文 | Attention Is All You Need ■ 链接 | https://www.paperweekly.site/papers/224 ■ 源码 | https://github.com/Kyubyong/transformer ■ 论文 | Weighted ...
从Attention 到 MultiHeadAttention 对Attention 的理解 Attention的本质类似于我们人类的注意力机制,寄希望于将有限的注意力集中于重点上,从而节省资源以获得最为有效的信息。 那么对于神经网络来说,什么是注意力呢 而又如何分辨什么是重点 简单来说,Attention机制通过计算知识源中的各个部分与学习目标的相关性,来尽可能学习相关性最高的部分。 图书馆 s ...
2022-02-24 17:05 0 909 推荐指数:
■ 论文 | Attention Is All You Need ■ 链接 | https://www.paperweekly.site/papers/224 ■ 源码 | https://github.com/Kyubyong/transformer ■ 论文 | Weighted ...
近年来很多研究将nlp中的attention机制融入到视觉的研究中,得到很不错的结果,于是,论文侧重于从理论和实验去验证self-attention可以代替卷积网络独立进行类似卷积的操作,给self-attention在图像领域的应用奠定基础 论文 ...
一、Attention 1.基本信息 最先出自于Bengio团队一篇论文:NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE ,论文在2015年发表在ICLR。 encoder-decoder模型通常 ...
attention的本质 通过计算Query和一组Key的相似度(或者叫相关性/注意力分布),来给一组Value赋上权重,一般地还会求出这一组Value的加权和。 一个典型的soft attention如下公式所示: 先用Query求出分别和一组Key计算相似度 ...
Multi-Head Attention多头注意力 让我们进入并了解多头注意力机制。 符号变得有点复杂,但要记住的事情基本上只是你在上一个视频中学到的自我注意机制的四个大循环。 让我们看一下每次计算自我注意力的序列时,称为头部。 因此,多头注意力这个名称指的是你是否按照上一个视频中看到的方式 ...
Self-Attention 之前的RNN输入是难以并行化的,我们下一个输入可能依赖前一个输出,只有知道了前面的输出才能计算后面的输出。 于是提出了 self-attention ,但是这时候 $b^{i}$ 能够并行化计算 论文地址:https://arxiv.org/pdf ...
参考1,参考2 直观理解 先来看一个翻译的例子“I arrived at the bank after crossing the river” 这里面的bank指的是银行还是河岸呢,这就需要我们联 ...
(input_shape): 这是你定义权重的地方。这个方法必须设 self.built = True ...