attention机制详解

包学包会，这些动图和代码让你一次读懂「自注意力」

选自towardsdatascience作者：RaimiKarim机器之心编译参与：PandaW、杜伟BERT及其多种变体已经在多种语言理解任务上取得了非常出色的表现，这些架构全都基于Transformer，而Transformer又使用了一种名为「自注意力」的方法。本文将通过图示和代码...

NLP中的 Self-Attention 超细节知识点

在当前的NLP领域，Transformer/BERT已然成为基础应用，而Self-Attention则是两者的核心部分，下面尝试用Q&A和源码的形式深入Self-Attention的细节。Q&A1、Self-Attention的核心是什么？Self-Attention的核心是用文本中的...

注意力机制及其理解

注意力机制逐渐在NLP中得地位变得越来越重要，上有Google的"AttentionisAllYouNeed"论文,下有Tranformer、BERT等强大的NLP表征模型，attention在NLP的地位就像卷积层在图像识别一样变得不可缺少的一部分。在这里，总结下注意力机制，并回顾...

“AI”科普丨一文读懂自注意力机制:8大步骤图解+代码

转自新机器视觉来源：towardsdatascience作者：RaimiKarim编辑：肖琴【导读】NLP领域最近的快速进展离不开基于Transformer的架构，本文以图解+代码的形式，带领读者完全理解self-attention机制及其背后的数学原理，并扩展到Transformer。BER...

Attention注意力机制的前世今身

总体介绍注意力机制（AttentionMechanism）最早应用CV任务上，但最初的论文引用，作者没有找到，如有知晓的，还望在评论中给出。在NLP中的最早应用，应该是文献[1]，机器翻译中对齐与翻译联合学习。直观地说，注意力机制是衡量重要性权重的向量，或元素之间相关性的表示。先引入...

Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析

1.前言谷歌在2017年发表了一篇论文名字教AttentionIsAllYouNeed，提出了一个只基于attention的结构来处理序列模型相关的问题，比如机器翻译。传统的神经机器翻译大都是利用RNN或者CNN来作为encoder-decoder的模型基础，而谷歌最新的只基于Attent...

论文荐读 | NLP之Attention从入门到精通

关注微信公众号：人工智能前沿讲习，重磅干货，第一时间送达SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworksseq2seq是最先进NMT（神经机器翻译）的奠基之作，不围观一下？其核心思想是用一个LSTM将可变长度的输入序列编码为固定长度的隐特征表示...

深度学习中的 Attention 机制

近几年，Attention-based方法因其可解释和有效性，受到了学术界和工业界的欢迎。但是，由于论文中提出的网络结构通常被嵌入到分类、检测、分割等代码框架中，导致代码比较冗余，对于像我这样的小白很难找到网络的核心代码，导致在论文和网络思想的理解上会有一定困难。因此，我把最近看的Attenti...

通过7个版本的attention的变形，搞懂transformer多头注意力机制

——1——Transformer模型架构Transformer由两个独立的模块组成，即Encoder和DecoderEncoder编码器是一个堆叠N个相同的层。每层由两个子层组成，第一个是多头自注意力机制，第二个是简单的全连接的前馈神经网络。论文的作者还使用了ADD&Norm的残差连接与归一化操作...