注意力機制 注意力模型也稱資源分配模型,它借鑒了人類的選擇注意力機制,其核心思想是對目標數據進行加權變換。 截止到目前,嘗試過的注意力機制,要么是 (1)基於時間步的注意力機制 (2)基於維度的注意力機制(大佬魔改) 都是用於多維數據處理的 在一篇論文中,提到了針對一維向量的注意力機制 ...
注意力往往與encoder decoder seq seq 框架搭在一起,假設我們編碼前與解碼后的序列如下: 編碼時,我們將source通過非線性變換到中間語義: 則我們解碼時,第i個輸出為: 可以看到,不管i為多少,都是基於相同的中間語義C進行解碼的,也就是說,我們的注意力對所有輸出都是相同的。所以,注意力機制的任務就是突出重點,也就是說,我們的中間語義C對不同i應該有不同的側重點,即上式變為 ...
2019-09-10 11:05 1 3210 推薦指數:
注意力機制 注意力模型也稱資源分配模型,它借鑒了人類的選擇注意力機制,其核心思想是對目標數據進行加權變換。 截止到目前,嘗試過的注意力機制,要么是 (1)基於時間步的注意力機制 (2)基於維度的注意力機制(大佬魔改) 都是用於多維數據處理的 在一篇論文中,提到了針對一維向量的注意力機制 ...
注意力的種類有如下四種: 加法注意力, Bahdanau Attention 點乘注意力, Luong Attention 自注意力, Self-Attention 多頭點乘注意力, Multi-Head Dot Product Attention(請轉至Transformer ...
注意力機制分為:通道注意力機制, 空間注意力機制, 通道_空間注意力機制, 自注意力機制 參考: https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/121371986 通道注意力機制 SENet 其重點是獲得輸入進來的特征層 ...
model 實現: 參考來源:https://keras.io/examples/nlp/text_classification_with_transformer/ 注意一點:輸出是的shape=(?,?,dim),實際過程中,需要明確第二維真實數據,手動更改如下: ...
有一些其他理論先暫時不講了,直奔今天的主題 視覺注意力機制 視覺注意力機制根據 關注域 的不同,可分為三大類:空間域、通道域、混合域 空間域:將圖片中的 空間域信息 做對應的 變換,從而將關鍵得信息提取出來。對空間進行掩碼的生成,進行打分,代表是 Spatial Attention ...
注意力機制中的軟和硬 注意力機制是當前深度學習領域比較流行的一個概念。其模仿人的視覺注意力模式,每次只關注與當前任務最相關的源域信息,使得信息的索取更為高效。 注意力機制已在語言模型、圖像標注等諸多領域取得了突破進展。 注意力機制可分為軟和硬兩類: 軟性注意力(Soft ...
一、傳統編碼-解碼機制 設輸入序列$\{x^1,x^2,...,x^n\}$,輸出序列$\{y^1,y^2,...,y^m\}$,encoder的隱向量為$h_1,h_2,...$,decoder的隱向量為$s_1,s_2,...$。 解碼器的輸入只有一個向量,該向量就是輸入序列經過編碼器 ...
attention機制原多用於NLP領域,是谷歌提出的transformer架構中的核心概念。現在cv領域也開始越來越多的使用這種方法。本次分享對注意力機制進行了相關的梳理,旨在幫助大家入門attention機制,初步了解attention的結構以及背后原理。 1. attention概念 ...