pytorch筆記：09)Attention機制
剛從圖像處理的hole中攀爬出來，剛走一步竟掉到了另一個hole（fire in the hole*▽*） 1.RNN中的attentionpytorch官方教程：https://pytorch.org/tutorials/intermediate ...
原文：Pytorch學習筆記17----Attention機制的原理與softmax函數
.Attention 注意力機制 上圖中，輸入序列上是 機器學習 ，因此Encoder中的h h h h 分別代表 機 , 器 , 學 , 習 的信息，在翻譯 macine 時，第一個上下文向量C 應該和 機 , 器 兩個字最相關，所以對應的權重a比較大，在翻譯 learning 時，第二個上下文向量C 應該和 學 , 習 兩個字最相關，所以 學 , 習 對應的權重a比較大。 a其實是一個 之間 ...
2020-09-04 11:05 0 1408 推薦指數：
相關推薦
PyTorch學習筆記——softmax和log_softmax的區別、CrossEntropyLoss() 與 NLLLoss() 的區別、log似然代價函數
1、softmax 函數 Softmax(x) 也是一個 non-linearity, 但它的特殊之處在於它通常是網絡中一次操作. 這是因為它接受了一個實數向量並返回一個概率分布.其定義如下. 定義 x 是一個實數的向量(正數或負數都無所謂, 沒有限制). 然后, 第i個 Softmax(x ...
【學習筆記】注意力機制（Attention）
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 ...
NLP學習筆記15---Dropout、attention機制
1.Dropout m(k)是dropout的過程。 2.attention機制 (1)seq2seq Seq2Seq 是一個 Encoder-Decoder 結構的神經網絡，它的輸入是一個序列(Sequence)，輸出也是一個序列(Sequence)，因此而得名 ...
Attention機制的基本原理
原文鏈接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/72001554 [seq2seq模型+attention機制] attention機制的原理 神經學中的注意力機制有兩種： (1)自上而下的有意識的注意力，稱為聚焦式注意力(Focus Attention)，聚焦式注意力 ...
softmax、cross entropy和softmax loss學習筆記
之前做手寫數字識別時，接觸到softmax網絡，知道其是全連接層，但沒有搞清楚它的實現方式，今天學習Alexnet網絡，又接觸到了softmax，果斷仔細研究研究，有了softmax，損失函數自然不可少。一起學習記錄一下。 主要參考的博文：http://blog.csdn.net ...
深度學習attention 機制了解
Attention是一種用於提升基於RNN（LSTM或GRU）的Encoder + Decoder模型的效果的的機制（Mechanism），一般稱為Attention Mechanism。Attention Mechanism目前非常流行，廣泛應用於機器翻譯、語音識別、圖像標注（Image ...
深度學習中的Attention機制
1.深度學習的seq2seq模型 從rnn結構說起 根據輸出和輸入序列不同數量rnn可以有多種不同的結構，不同結構自然就有不同的引用場合。如下圖， one to one 結構，僅僅只是簡單的給一個輸入得到一個輸出，此處並未體現序列的特征，例如圖像分類場景。one to many 結構，給一個 ...