深度學習筆記——Attention Model（注意力模型）學習總結 https://blog.csdn.net/mpk_no1/article/details/72862348 深度學習里 ...

　　最近一直在研究深度語義匹配算法，搭建了個模型，跑起來效果並不是很理想，在分析原因的過程中，發現注意力模型在解決這個問題上還是很有幫助的，所以花了兩天研究了一下。 　　此文大部分參考深度學習中的注意力機制(2017版) 張俊林的博客，不過添加了一些個人的思考與理解過程。在github ...

1. Attention model簡介 0x1：AM是什么 深度學習里的Attention model其實模擬的是人腦的注意力模型，舉個例子來說，當我們觀賞一幅畫時，雖然我們可以看到整幅畫的全貌，但是在我們深入仔細地觀察時，其實眼睛聚焦的就只有很小的一塊，這個時候人的大腦主要關注在這 ...

前言 這一章看啥視頻都不好使，啃書就完事兒了，當然了我也沒有感覺自己學的特別扎實，不過好歹是有一定的了解了 注意力機制 由於之前的卷積之類的神經網絡，選取卷積中最大的那個數，實際上這種行為是沒有目的的，因為你不知道那個最大的數是不是你需要的，也許在哪一塊你偏偏就需要一個最小的數呢？所以就有 ...

這篇文章整理有關注意力機制（Attention Mechanism ）的知識，主要涉及以下幾點內容： 1、注意力機制是為了解決什么問題而提出來的？ 2、軟性注意力機制的數學原理； 3、軟性注意力機制、Encoder-Decoder框架與Seq2Seq 4、自注意力模型的原理 ...

注：本文出自Bin的專欄blog.csdn.NET/xbinworld。 　　Encoder-Decoder（編碼-解碼）是深度學習中非常常見的一個模型框架，比如無監督算法的auto-encoding就是用編碼-解碼的結構設計並訓練的；比如這兩年比較熱的image caption的應用 ...

一、前提 該篇為基於實現LSTM中文情感傾向分析的基礎上，為提高情感傾向預測的准確度，而引入的一個注意力機制模塊，通過翻閱相關學術文獻和其他資料所作的歸納總結。 二、注意力機制簡介 簡單來說，注意力機制與人類視覺注意力相似，正如人在看事物一樣，會選擇重點的對象，而忽略次要對象。近幾年 ...

（1）機器翻譯的本質就是一個條件語言模型，在給定輸入的條件下輸出最有可能的句子。 （2）這里的條件語言模 ...