Bahdanau

笔记64：Bahdanau 注意力

本地笔记地址：D:\work_file\（4）DeepLearning_Learning\03_个人笔记\3.循环神经网络\第10章：动手学深度学习~注意力机制aaaaaaaaaaa
恨晨光熹微·2023-11-30 19:46

44 深度学习（八）：GPU|seq2seq

MirroredStrategyCentralStorageStrategyMultiWorkerMirroredStrategyTPUStrategyParameterServerStrategyseq2seq原理介绍代码讲解包含的库数据初始化构造encoder注意力机制Bahdanau
Micoreal·2023-11-15 09:44

《动手学深度学习 Pytorch版》 10.4 Bahdanau注意力

10.4.1模型Bahdanau等人提出了一个没有严格单向对齐限制的可微注意力模型。在预测词元时，如果不是所有输入词元都相关，模型将仅对齐（或参与）输入序列中与当前预测相关的部分。
AncilunKiang·2023-10-26 08:41

17 篇注意力机制 PyTorch 实现！

2014年，GoogleDeepMind发表《RecurrentModelsofVisualAttention》，使注意力机制流行起来；2015年，Bahdanau等人在论文《NeuralMachineTra
人工智能与算法学习·2023-09-29 16:41

【深度学习-注意力机制attention 在seq2seq中应用】

注意力机制为什么需要注意力机制attention机制的架构总体设计一、attention本身实现评分函数attention在网络模型的应用-Bahdanau注意力加性注意力代码实现为什么需要注意力机制这是一个普通的
y_dd·2023-09-13 23:49

注意力机制学习（全公式）

文章目录注意力起源背景解法【1】【2】【3】注意力函数形式【1】Nadaraya-Watson函数展开【2】采用Nadaraya-Watson函数高斯展开注意力机制表达式注意力-掩蔽函数加性注意力缩放点积注意力Bahdanau
赛文忆莱文·2023-09-04 16:48

深度学习中的注意力机制

深度学习中的注意力机制分为两种类型：Additiveattention加法注意Bahdanau：双向rnn，并且Multiplicativeattention乘法注意Luong有三种计算方法
宇果_2fdc·2023-08-25 21:25

【NLP】温和解读：transformer的核心思想

在之前的博客文章《从Seq2Seq到注意力：革命性的序列建模》中，我讨论了注意力机制和Bahdanau注意力的起源。在本博客中，我将以之前的信息为基础。因此，如果您还没有查看上一篇文章，请去查看。
无水先生·2023-07-28 01:19

深入理解深度学习——Transformer：整合编码器（Encoder）和解码器Decoder）

Nadaraya-Watson核回归·注意力机制（AttentionMechanism）：注意力评分函数（AttentionScoringFunction）·注意力机制（AttentionMechanism）：Bahdanau
von Neumann·2023-06-22 22:59

深入理解深度学习——Transformer：编码器（Encoder）部分

Nadaraya-Watson核回归·注意力机制（AttentionMechanism）：注意力评分函数（AttentionScoringFunction）·注意力机制（AttentionMechanism）：Bahdanau
von Neumann·2023-06-16 14:58

深入理解深度学习——Transformer：解码器（Decoder）部分

Nadaraya-Watson核回归·注意力机制（AttentionMechanism）：注意力评分函数（AttentionScoringFunction）·注意力机制（AttentionMechanism）：Bahdanau
von Neumann·2023-06-16 01:57

深入理解深度学习——Transformer：解码器（Decoder）的多头注意力层（Multi-headAttention）

Nadaraya-Watson核回归·注意力机制（AttentionMechanism）：注意力评分函数（AttentionScoringFunction）·注意力机制（AttentionMechanism）：Bahdanau
von Neumann·2023-06-15 00:40

深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：带掩码的多头注意力（Masked Multi-head Attention）

Nadaraya-Watson核回归·注意力机制（AttentionMechanism）：注意力评分函数（AttentionScoringFunction）·注意力机制（AttentionMechanism）：Bahdanau
von Neumann·2023-06-14 15:58

深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：多头注意力（Multi-head Attention）

Nadaraya-Watson核回归·注意力机制（AttentionMechanism）：注意力评分函数（AttentionScoringFunction）·注意力机制（AttentionMechanism）：Bahdanau
von Neumann·2023-06-13 08:32

深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：位置编码（Positional Encoding）

Nadaraya-Watson核回归·注意力机制（AttentionMechanism）：注意力评分函数（AttentionScoringFunction）·注意力机制（AttentionMechanism）：Bahdanau
von Neumann·2023-06-11 12:44

深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：自注意力（Self-attention）

Nadaraya-Watson核回归·注意力机制（AttentionMechanism）：注意力评分函数（AttentionScoringFunction）·注意力机制（AttentionMechanism）：Bahdanau
von Neumann·2023-06-10 20:24

深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：Bahdanau注意力

分类目录：《深入理解深度学习》总目录之前我们探讨了机器翻译问题：通过设计一个基于两个循环神经网络的编码器—解码器架构，用于序列到序列学习。具体来说，循环神经网络编码器将长度可变的序列转换为固定形状的上下文变量，然后循环神经网络解码器根据生成的词元和上下文变量按词元生成输出（目标）序列词元。然而，即使并非所有输入（源）词元都对解码某个词元都有用，在每个解码步骤中仍使用编码相同的上下文变量。在为给定文
von Neumann·2023-06-09 00:26

论文笔记:Word Attention for Sequence to Sequence Text Understanding

.png一句话总结:1.Background1.1.基于seq2seq模型的注意力机制自然语言处理领域的大多数任务都可以用基于RNN的seq2seq框架处理，例如机器翻译，文本摘要，对话系统等，而自从Bahdanau
是neinei啊·2023-04-17 14:05

Pytorch学习记录- 训练Attention机制的Seq2Seq（论文再读）

对Pytorch的Seq2Seq这6篇论文进行精读，第三篇，Bahdanau,D.,K.ChoandY.Bengio,NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningtoAlignandTranslate
我的昵称违规了·2023-04-07 06:10

Attention机制：Bahdanau attention、Luong Attention

参考资料：Attention机制（Bahdanauattention&LuongAttention）BahdanauAttentionBahdanauAttention与LuongAttention注意力机制简介
u013250861·2023-03-25 07:30

注意力机制（三）：Bahdanau注意力

专栏：神经网络复现目录注意力机制注意力机制（AttentionMechanism）是一种人工智能技术，它可以让神经网络在处理序列数据时，专注于关键信息的部分，同时忽略不重要的部分。在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域，注意力机制已经得到了广泛的应用。注意力机制的主要思想是，在对序列数据进行处理时，通过给不同位置的输入信号分配不同的权重，使得模型更加关注重要的输入。例如，在处理一句话时，注意力
青云遮夜雨·2023-03-25 06:52

【动手学深度学习】(task1)注意力机制（更新中）

可视化注意力权重1.1查询、键和值1.2注意力的可视化1.3小结和练习二、注意力汇聚：Nadaraya-Watson核回归2.1平均汇聚2.2非参数注意力汇聚2.3带参数注意力汇聚三、注意力评分函数四、Bahdanau
山顶夕景·2023-03-21 07:08

Tensorflow中的AttentionCellWrapper：一种更通用的Attention机制

AttentionCellWrapper的疑问关注Attention机制的同学们都知道，Attention最初是在Encoder-Decoder结构中由Bahdanau提出来的：《NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningtoAlignandTranslate
YoungLittleFat·2023-03-12 10:22

Bahdanau 注意力

文章目录10.4.Bahdanau注意力10.4.1.模型10.4.2.定义注意力解码器10.4.3.训练10.4.4.小结10.4.Bahdanau注意力Bahdanau等人提出了一个没有严格单向对齐限制的可微注意力模型
nsq1101·2023-02-03 11:20

动手学深度学习（四十八）——使用注意力机制的seq2seq

文章目录一、动机二、Bahdanau注意力模型1.定义Attention解码器2.训练3.使用BLEU评估4.可视化权重总结一、动机机器翻译时，每个生成的词可能相关于源句子中不同的词二、Bahdanau
留小星·2023-02-03 11:43

Bahdanau 注意力

在预测词元时，如果不是所有输入词元都是相关的，那么具有Bahdanau注意力的循环神经网络编码器-解码器会有选择地统计输入序列的不同部分。这是通过将上下文变量视为加性注意力池化的输出来实现的。
流萤数点·2023-02-03 11:39

tf.keras.layers.AdditiveAttention

加法注意力层,又名Bahdanau-styleattentiontf.keras.layers.AdditiveAttention(use_scale=True,**kwargs)query'shape
什么时候能像你们一样优秀·2023-01-30 15:18

注意力机制浅析

随后，Bahdanau等人在论文《NeuralMachineTranslationbyJointlyLearnin
dx1313113·2023-01-23 08:27

【动手学深度学习v2】注意力机制—2 使用注意力机制Seq2Seq

使用注意力机制的seq2seq动机Seq2Seq+Attention(Bahdanau注意力模型)总结参考系列文章在【动手学深度学习v2】注意力机制—1注意力评分函数，讲解了注意力评分函数的两种形式，但未阐明何为
Hannah2425·2022-12-29 14:49

【图解】Bahdanau提出的基于注意力的RNN

蓝色代表编码器，红色代表解码器通过利用这种机制，解码器可以捕获输入seq的全局信息，而不是仅仅基于一个隐藏状态进行推断。
子燕若水·2022-12-19 03:14

详解自注意力机制及其在LSTM中的应用

2014年，谷歌MnihV等人[1]在图像分类中将注意力机制融合至RNN中，取得了令人瞩目的成绩，随后注意力机制也开始在深度学习领域受到广泛关注，在自然语言处理领域，Bahdanau等人[2]将注意力机制融合至编码
NLP饶了我·2022-11-28 23:26

Transformer网络

2015年，Bahdanau等人在论文《NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningtoAlignandTranslate》中，将attention机制首次应用在nlp
WX_Chen·2022-11-26 21:10

GRU

结构GRU由Cho、vanMerrienboer、Bahdanau和Bengio在2014年提出。GRU结构如下：重置门和更新门GRU包含两个门，一个重置门RtRt和一个更新门ZtZt。
sparksnail·2022-11-25 03:49

跟李沐学AI之注意力机制+transformer

注意力机制注意力提示注意力的可视化注意力汇聚平均汇聚非参数注意力汇聚带参数注意力汇聚注意力评分函数掩蔽softmax操作加性注意力缩放点积注意力Bahdanau注意力多头注意力机制自注意力和位置编码transformer
小小小方·2022-11-20 21:31

注意力机制 - Bahdanau注意力

文章目录Bahdanau注意力1-模型2-定义注意力解码器3-训练4-小结Bahdanau注意力我们在9.7节中探讨了机器翻译问题：通过设计⼀个基于两个循环神经⽹络的编码器-解码器架构，⽤于序列到序列学习
未来影子·2022-10-30 03:15

李沐动手学深度学习V2-基于注意力机制的seq2seq

一.基于注意力机制的seq2seq1.Bahdanau注意力介绍在前面博客李沐动手学深度学习V2-seq2seq和代码实现中探讨了基于seq2seq架构的机器翻译问题：通过设计一个基于两个循环神经网络的编码器
cv_lhp·2022-10-30 03:44

动手实现 Bahdanau 注意力模型

前一篇我们学习了seq2seq模型，从它的模型结构中我们可以看到存在两个瓶颈：例如，当我们用seq2seq翻译一句话时，它的Encoder需要将原始句子中的主语，谓语，宾语，以及主谓宾之间的关系等信息都压缩到一个固定长度的上下文向量中，这个向量的长度通常只是128或者256，如果输入数据很长时，就会有很多信息无法被压缩进这么短的向量中。另一个瓶颈是，这个上下文向量在Decoder中只是在最开始的时
Alice熹爱学习·2022-10-30 03:43

Bahdanau 注意力(具备注意力机制的Encoder-Decoder模型)

文章目录Bahdanau注意力模型定义注意力解码器训练小结Bahdanau注意力我们在Seq2Seq中探讨了机器翻译问题：通过设计一个基于两个循环神经网络的编码器-解码器架构，用于序列到序列学习。
Gaolw1102·2022-10-30 03:11

[论文阅读]《Attention is All You Need》

2015年，Bahdanau等人在论文《NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningtoAlign
MCZ777·2022-05-23 07:15

位置编码在注意力机制中的作用

该论文巧妙地利用了D.Bahdanau等人通过联合学习对齐和翻译的神
deephub·2021-06-05 09:48

深入浅出，详细理解Attention Model的基本原理！

seq2seq模型入门在NLP领域，Bahdanau首先将Attention机制引入神经网络机器翻译（NMT）中，而NMT任务是一个典型的sequencetosequence
pokbe·2021-05-21 00:34

Encoder-Decoder两大Attention机制解释

今天博主主要来介绍Seq2Seq模型中的比较著名的两大attention机制：Bahdanau和Luong。Seq2seq在介绍Attention机制之前，首先简单地介绍下Seq2Seq的模型框架。
酸辣螺丝粉·2020-08-12 14:05

论文解读:Attention is All you need

205年，Bahdanau等人在论文
stay_foolish12·2020-08-06 13:31

Attention！注意力机制可解释吗？

序言自2014年Bahdanau将Attention作为软对齐引入神经机器翻译以来，大量的自然语言处理工作都
kuaileyichu·2020-07-29 03:05

对比Attention的几种结构

NMTusingAttention这篇文章是Bahdanau的2015年佳作，将Attention引入到NMT中并取得了非常好的效果，其中的attention结构不是非常容易理解。NMT面临的问题：通
于建民·2020-07-12 19:15

【深度学习系列（六）】：RNN系列（4）：带注意力机制的seq2seq模型及其实战(2)：为图片添加内容描述

读取文本标签并存储1.2、将图片转化为特征数据并存储1.3、对文本数据进行预处理——过滤、建立字典、对齐和向量化1.4、创建数据集二、基于Attention的seq2seq模型搭建2.1、编码器2.2、构建Bahdanau
wxplol·2020-07-10 12:14

深度学习：Attention机制（Bahdanau attention & Luong Attention）

文章目录BahdanauAttentionMechanismLuongattentionmechanismDifferencesbetweenBahdanauandLuongattentionmechanismReference传统seq2seq模型中encoder将输入序列编码成一个context向量，decoder将context向量作为初始隐状态，生成目标序列。随着输入序列长度的增加，编码器
十里清风·2020-07-08 05:09

[转]深度学习论文推荐

ReinforcementLearning".2015.Bahdanau,Dzmitry,Philemo
dejing6575·2020-07-07 06:54

一文看懂 Bahdanau 和 Luong 两种 Attention 机制的区别

来自|知乎作者|Flitter链接|https://zhuanlan.zhihu.com/p/129316415编辑|深度学习这件小事公众号本文仅作学术交流，如有侵权，请联系删除Attention机制作为近年来自然处理领域最重要的理念之一，在许多NLP子领域中得到了广泛应用。以注意力机制为核心的Transformer、BERT、GPT等模型也在各类任务benchmark不断屠榜。其中，LuongA
机器学习算法与自然语言处理·2020-06-30 08:29

【NLP】注意力机制

随后，Bahdanau等人在论文NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningtoAli
AmorFatiall·2020-06-29 09:03
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