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Attention机制和SE-net论文总结

Attention机制和SE-net论文总结

在神经网络中引入注意力机制有很多方法,以卷积神经网络为例,可以在空间维度增加引入attention机制,也可以在通道维度增加attention机制,当然也有混合维度即同时在空间维度和通道维度增加attention机制,本文举例说明attention机制的论文是获得了2017年最后一届ImageNet比赛图像分类冠军的SEnet模型,该模型是在通道维度增加attention机制。论文中的方法是用乘法... »

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pytorch学习之注意力机制

Attention 是一种通用的带权池化方法,输入由两部分构成:询问(query)和键值对(key-value pairs)。 不同的attetion layer的区别在于score函数的选择,两种常用的注意层 Dot-product Attention 和 Multilayer Perceptron Attention 点积注意力 class DotProductAttention(nn.Mod... »

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动手学深度学习(四)

机器翻译及相关技术; 注意力机制与Seq2seq模型; Transformer 一 机器翻译及相关技术 机器翻译(MT):将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言,用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译(NMT)。 主要特征:输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 首先,将数据集清洗、转化为神经网络的输入minbatch,分词,建立词典。# Encoder-De... »

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深度学习笔记(4)

一、机器翻译及相关技术; 机器翻译(MT):将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言,用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译(NMT)。 主要特征:输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。( 例:i am chinese=我是中国人,长度变化:3—>5) 数据预处理: 将数据集清洗、转化为神经网络的输入minbatch 分词: 字符串—>单词组成的列表... »

基于attention的seq2seq机器翻译实践详解

基于attention的seq2seq机器翻译实践详解

原因是为了实现attention机制,下面会讲具体的attention实现。Bahdanauetal.model这个就是我之前刚讲的那个模型,我们先来看图:上面的这个就是基于attention的Decoder模型。我们来看下代码:这里的attention网络我一会说的。都是4个,分别为:Embedding层,attention层,GRU层,线性层。然后和上面的一样了,再计算此次的context并和... »

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《动手学深度学习》Task04:机器翻译及相关技术+注意力机制与Seq2seq模型+Transformer

文章目录1 机器翻译及相关技术1.1 机器翻译基本原理1.2 Encoder-Decoder1.3 Sequence to Sequence模型1.4 Beam Search2 注意力机制与Seq2seq模型2.1 注意力机制2.2 注意力机制的计算函数介绍2.3 引入注意力机制的Seq2seq模型3 Transformer3.1 Transformer结构概念3.2 Transformer结构层... »

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深度学习入门-4(机器翻译,注意力机制和Seq2seq模型,Transformer)

Seq2Seq一般是通过Encoder-Decoder框架实现。将注意机制添加到sequence to sequence 模型中,以显式地使用权重聚合states。为了整合CNN和RNN的优势,Vaswani et al., 2017 创新性地使用注意力机制设计了Transformer模型。该模型利用attention机制实现了并行化捕捉序列依赖,并且同时处理序列的每个位置的tokens,上述优势... »

7.

神经机器翻译技术、Attention与Seq2Seq、Transformer

神经机器翻译技术NMT 主要特点:输出是单词序列而不是单个单词,并且可能输出序列的长度与输入序列的长度不同 机器翻译的实现过程 1. 数据预处理 乱码处理 我们通常所用的空格是 \x20 ,是在标准ASCII可见字符 0x20~0x7e 范围内。 而 \xa0 属于 latin1 (ISO/IEC_8859-1)中的扩展字符集字符,代表不间断空白符nbsp(non-breaking space),... »

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动手学深度学习-学习笔记(四)

本文的主要内容有:机器翻译及相关技术;注意力机制与Seq2seq模型;Transformer。 一、机器翻译及相关技术 机器翻译(MT):将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言,用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译(NMT)。 主要特征:输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 字符在计算机里是以编码的形式存在,我们通常所用的空格是 \x20 ,是在标准ASC... »

[动手学深度学习PyTorch笔记四]

一 机器翻译及相关技术 机器翻译(MT):将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言,用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译(NMT)。 主要特征:输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 首先进行数据预处理,将数据集清洗、转化为神经网络的输入的minbatch,包括分词、建立字典、载入数据集。 Encoder-Decoder 一种通用模型框架。Encoder:编码... »

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TASK04-注意力机制-机器翻译-Transformer

将注意力机制放到这里,以后会用到。 练习题放在最前面: 关于Transformer描述正确的是: 在训练和预测过程中,解码器部分均只需进行一次前向传播。 Transformer 内部的注意力模块均为自注意力模块。 解码器部分在预测过程中需要使用 Attention Mask。 自注意力模块理论上可以捕捉任意距离的依赖关系。 答案解释 选项1:训练过程1次,预测过程要进行句子长度次 选项2:Deco... »

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Self-Attention与Transformer

1.由来 在Transformer之前,做翻译的时候,一般用基于RNN的Encoder-Decoder模型。从X翻译到Y。 但是这种方式是基于RNN模型,存在两个问题。 一是RNN存在梯度消失的问题。(LSTM/GRU只是缓解这个问题) 二是RNN 有时间上的方向性,不能用于并行操作。Transformer 摆脱了RNN这种问题。 2.Transformer 的整体框架 输入的x1,x2x_{1}... »

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DataWhale 深度学习 第二次打卡

机器学习模型应关注降低泛化误差。因此,在计算资源允许的范围之内,我们通常希望训练数据集大一些,特别是在模型复杂度较高时,例如层数较多的深度学习模型。统计学家称这种协变量变化是因为问题的根源在于特征分布的变化。这是因为这些方法倾向于操作看起来像标签的对象,这与处理看起来像输入的对象相比相对容易一些。输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 »

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attention

)从Attention的作用角度出发,我们就可以从两个角度来分类Attention种类:Spatial Attention空间注意力和Temporal Attention时间注意力。更具实际的应用,也可以将Attention分为Soft Attention和Hard Attention。Soft Attention是所有的数据都会注意,都会计算出相应的注意力权值,不会设置筛选条件。Hard Att... »

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收藏!编码器中如何融入结构信息?这几篇论文一定不要错过

引言 编码器已经成为了很多 NLP 模型中的基本结构。在编码器中加入结构信息有很多种用途。一是利用结构信息增强编码器的结构表示,进而提高下游任务的性能。二可以无监督学习出句子的句法树。下面就给大家简要分享几篇融入了结构信息的编码器的论文。Reading 模块用来建模上下文,同时还融入了前面时刻预测出来的句法距离信息。 »

Adaptive Attention Span in Transformers

简介这篇论文作者提出了一种独特的自注意力机制,能够学习到最佳的attention覆盖文本的范围。这种改进版的Transformer在低层关注很少的文本,而在深层能够关注到更多的文本内容。具体内容adaptive attention span作者发现传统的transformer中的多头注意力中,有些注意力学习的是这个单词与前文的关系,有的学习到的是全文的关系。dynamic attention sp... »

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Decoupled Attention Network for Text Recognition——论文解读

摘要: 文字识别方法在不规则文本识别上,多采用attention的方式,但是采用自回归模型的attention容易存在attention对齐的问题。文章提出了一个 a decoupled attention network (DAN)网络。其主要由:1.特征采集器;2.一个卷积对齐模块,根据编码器的输出进行特征对齐;3.一种解耦的文本解码器,通过联合使用特征图和注意图进行最终预测 介绍 atten... »

行人重识别论文spatially and temporally efficient non-local attention network for video-based person re-id

行人重识别论文spatially and temporally efficient non-local attention network for video-based person re-id

表示干扰因素,对检索准确性产生负面影响。比如1978列中的值为12177,对应的是 tracks_test_info.mat文件中的第12177行。在1980个查询id中,有效的id数 = 1840。也就是说,有些文件夹里只有1个tracklet。 »

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【略解】copy机制与SpanPtr

所以人们尝试将copy机制引入seq2seq的decoder,通过 “copy and paste” words between dialoge context and response,提升模型的性能。copy机制的repeat 专有名词 以及 其他input中的词 的能力大大加强了seq2seq的性能。Copy机制与 Pointer Network关系:copy机制起初启发自 Pointer ... »

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【人工智能学习】【十六】Self Attention和Transformer

Self Attention Attention机Decoder是输出元素和Encoder中的输入元素做attention,说的是翻译的结果和输入的哪些信息有关。 Self Attention则是Encoder中的信息自己对自己做attention,说的是自己这一句话内容之间的关系,比如The cat wants to cross the street,but it to tired。it指的是c... »

注意力机制和Seq2seq模型

注意力机制和Seq2seq模型

Attention Mechanism 注意力机制借鉴了人类的注意力思维方式,以获得需要重点关注的目标区域     在 编码器—解码器(seq2seq) 中,解码器在各个时间步依赖相同的背景变量(context vector)来获取输⼊序列信息。解码器输入的语境向量(context vector)不同,每个位置都会计算各自的 attention 输出。 当编码器为循环神经⽹络时,背景变量来⾃它最终... »

图5

论文翻译:Attention is all you need

Attention is all you need 摘要 主要的序列转换模型基于复杂的递归或卷积神经网络,包括编码器和解码器。性能最好的模型还通过注意力机制连接编码器和解码器。我们提出了一种新的简单的网络体系结构Transformer,它完全基于注意力机制,完全不需要重复和卷积。在两个机器翻译任务上的实验表明,这些模型在质量上更优越,同时更具并行性,需要的训练时间明显减少。我们的模型在2014年W... »

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DATAWHALE-动手学深度学习PyTorch 笔记记录2 attention mask

【Attention中mask pad的weight的做法】 在attention中,对attention score进行softmax时,需要考虑到query与pad计算得到的score应该忽略。我们在处理时可以先正常地用高维tensor形式将所有score计算出来,然后根据key的句长将pad所在位置的weight进行mask掉。 下面的代码实现了给定二维tensor X,根据X_len将X中... »

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《Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering》论文笔记

1. Abstract 协同注意力机制在最近几年广泛用于 VQA 领域,以往的协同注意力多是先计算各模态的注意力分布信息,再建立不同模态间的相关性,这样忽略了模态内的相关性。本篇论文在 Self-Attention 机制的基础上,应用 Transformer 设计 MCA 模块,通过级联的方式搭建深层模块化网络 MCAN 2. Model 2.1 MCA Self-Attention (SA) 用... »

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seq2seq到加上attention机制,再整合成transformer

时间问题,,开个好头。 1.机器翻译有一个大问题,就是输入输出的序列长度不一定相等。于是设计出Encoder-Decoder模型 。* 于是就有了Sequence to Sequenceseq模型 简答来说就是在输出的时候:先输入bos,然后以eos为结束标记。 总结: Sequence to Sequence encoder、decoder的网络可以是任意RNN网络:LSTM,双向RNN等; 这... »

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