Networks and How to Use It http://akosiorek.github.io/ml/2017/10/14/visual-attention.html 这篇博文主要介绍神经网络中的注意力机制...首先来看看 注意力机制是什么？...注意力机制可以让一个神经网络能够只关注其输入的一部分信息，它能够选择特定的输入。 attention is implemented as ?...non-linearities, where elements of the input or feature vectors interact with each other only by addition 但是 注意力机制可以让输入向量之间的作用方式是相乘...神经网络可以拟合任意函数，但是受限于神经单元的数量，我们拟合的函数是有限制的。
选自 TowardsDataScience 作者：Raimi Karim 参与：高璇、路 本文用几张动图形象地解释了注意力机制，还分享了过去 5 年中出现的 4 个 NMT 架构，对文中出现的一些概念也进行了直观解释...几十年来，统计机器翻译在翻译模型中一直占主导地位 [9]，直到神经机器翻译（NMT）出现。NMT 是一种新兴的机器翻译方法，它试图构建和训练单个大型神经网络，该网络读取输入文本并输出译文 [1]。...引入注意力机制。 ? 图 0.3：引入注意力机制作为编码器和解码器之间的接口。这里，第一个解码器时间步是在给出第一个翻译单词之前从编码器接收的信息。...深紫色表示注意力得分更高。（图源：https://distill.pub/2016/augmented-rnns/#attentional-interfaces） [2] 中有两种类型的注意力机制。...图 1.6：注意力机制 注意力机制是如何运行的？ 回答：反向传播，没错，就是反向传播！反向传播将尽一切努力确保输出与真值相同。这是通过改变 RNN 中的权重和评分函数（如果有的话）来实现的。
主要包括： 注意力.jpg 注意力机制源于对生物认知的研究。...在卷积神经网络模型中，注意力机制旨在指引模型将更多的算力或参数的梯度更新放在更加有效的地方，同时忽略其他区域的无关信息，摆脱依赖全局搜索的传统神经网络，使模型的训练更加快速或高效。...---- 注意力机制的实现主要分为软注意力(soft attention)和硬注意力(hard attention)。...通常像是硬注意力，选取概率最高的特征向量这一操作是不可微的，很难在神经网络中通过训练来得到，主要采用强化学习的方法去学习。因此当前在神经网络中，最为主要的注意力机制都是基于软注意力。...用于机器翻译的注意力 在自然语言处理领域，注意力机制主要应用于机器翻译模型中，如图2所示。
卷积神经网络(CNN)广泛应用于深度学习和计算机视觉算法中。虽然很多基于CNN的算法符合行业标准，可以嵌入到商业产品中，但是标准的CNN算法仍然有局限性，在很多方面还可以改进。...这种机制叫做自注意力。 ? 方程 1: 两个随机变量X和Y的协方差 CNN中的自注意力机制 ?...图3: CNN中的自注意力机制 为了实现对每个像素级预测的全局参考，Wang等人在CNN中提出了自我注意机制(图3)。他们的方法是基于预测像素与其他像素之间的协方差，将每个像素视为随机变量。...利用自注意力机制，可以在模型训练和预测过程中实现全局参考。该模型具有良好的bias-variance权衡，因而更加合理。 深度学习的一个可解释性方法 ?...图5: SAGAN中的可解释性图像生成 SAGAN将自注意力机制嵌入GAN框架中。它可以通过全局参考而不是局部区域来生成图像。
原文是英文来自于 https://blog.heuritech.com/2016/01/20/attention-mechanism/ 随着深度学习和人工智能的发展，许多研究人员对神经网络中的“注意力机制...本文旨在对深度学习注意力机制的内容进行高层次的解释，并且详细说明计算注意力的一些技术步骤。如果您需要更多的技术细节，请参考英文，特别是Cho等人最近的综述[3]。...神经科学和计算神经科学[1,2]已经广泛研究了涉及注意力的神经过程[1,2]。特别是视觉注意力机制：许多动物关注其视觉输入的特定部分以计算适当的反应。...让我们举一个例子来解释注意机制。我们想要实现的任务是图像标注：我们想要为给定图像生成字幕。 “经典”图像字幕系统将使用预先训练的卷积神经网络对图像进行编码，该网络将产生隐藏状态h。...这正是注意机制有用的地方。 利用注意力机制，图像首先被分成n个部分，并且我们使用每个部分h_1，...，h_n的卷积神经网络（CNN）表示来计算。
此外，它们都依赖于同样的底层技术——注意力机制，从而发挥作用。 神经图灵机 神经图灵机[2] 将 RNN 与外部存储单元相结合。...但是，神经图灵机是如何确定应该将注意力集中在存储单元的哪些位置上呢？实际上，它们采用了两种不同方法的组合：基于内容的注意力机制和基于位置的注意力机制。...基于内容的注意力机制使神经图灵机可以在他们的存储器中进行搜索并重点关注于他们所寻找的目标相匹配的位置，而基于位置的注意力机制则使存储单元中注意力的相对运动成为了可能，使神经图灵机能够循环。...注意力机制还可以用在卷积神经网络和循环神经网络之间的接口上。这里的注意力机制使 RNN 能够在每一步关注图像上的不同位置。这种注意力机制的一个流行的应用场景是「看图说话」。...这种参考是由于注意力机制发生的，就像指针网络[17]。 神经网络编程器并不是让神经网络生成程序的唯一途径。
本文建议阅读时间 10 min 简述 论文地址：https://arxiv.org/abs/1506.02025 2015 NIPS（NeurIPS，神经信息处理系统大会，人工智能领域的 A 类会议）
什么是Attention机制 在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。...这也是注意⼒机制的由来。 仍然以循环神经⽹络为例，注意⼒机制通过对编码器所有时间步的隐藏状态做加权平均来得到背景变量。...Target=Source这种特殊情况下的注意力计算机制。...这个有趣的想法⾃提出后得到了快速发展，特别是启发了依靠注意⼒机制来编码输⼊序列并解码出输出序列的变换器（Transformer）模型的设计。变换器抛弃了卷积神经⽹络和循环神经⽹络的架构。...它在计算效率上⽐基于循环神经⽹络的编码器—解码器模型通常更具明显优势。
注意力机制正是借鉴了这一生物学灵感，使得机器学习模型能够动态地分配其“注意力”资源，针对不同的输入部分赋予不同的重视程度，从而在纷繁复杂的数据中捕捉到最相关的特征。...正是基于这样的理论，就产生了注意力机制。...使用自注意力计算规则的注意力机制称为自注意力机制，NLP领域中, 当前的注意力机制大多数应用于seq2seq架构, 即编码器和解码器模型。 ...注意力机制实现步骤 第一步: 根据注意力计算规则, 对Q，K，V进行相应的计算....比如说，解码器的神经元会接受一些AT从编码层生成的输入信息。在这种情况下，AT连接的是**两个不同的组件**（component），编码器和解码器。
这篇文章提出了一种新的基于自注意力的图神经网络，称为Hyper-SAGNN，可以适用于不同大小的同质和异质超图。...本文中提出的的Hyper-SAGNN通过一个基于自注意力机制的图神经网络来解决所有这些挑战，该网络可以学习节点的嵌入情况并预测非k均匀异构超图的超边。...，这个元组首先通过一个前馈神经网络得到 ? ，这里 ? ，在文中把 ? 称为节点i的静态嵌入，因为节点i的嵌入和元组中其他元素无关。 ? 同时也通过一个多头图注意力层产生一组新的节点嵌入向量 ?...四、总结 在这项论文中提出了一个新的图神经网络模型Hyper-SAGNN用于超图上的表示学习。该框架能够灵活地处理同质超图和非均匀超图。...Hyper-SAGNN的计算效率很高，因为输入到图注意力层的大小由最大超边大小（而不是一阶邻域的数目）来限定。
包括：不带注意力机制的序列到序列映射模型，这一模型是所有序列到序列学习模型的基础；使用Scheduled Sampling改善RNN模型在生成任务中的错误累积问题；带外部记忆机制的神经机器翻译，通过增强神经网络的记忆能力...【序列到序列学习】 01 无注意力机制的神经机器翻译 |1....编码器－解码器框架 神经机器翻译模型的输入输出可以是字符，也可以是词或者短语。不失一般性，本例以基于词的模型为例说明编码器／解码器的工作机制： 编码器：将源语言句子编码成一个向量，作为解码器的输入。...D.无注意力机制的解码器 PaddleBook中机器翻译的相关章节中，已介绍了带注意力机制（Attention Mechanism）的 Encoder-Decoder 结构，本例介绍的则是不带注意力机制的...关于注意力机制，读者可进一步参考 PaddleBook 和参考文献[3]。 对于流行的RNN单元，PaddlePaddle 已有很好的实现均可直接调用。
【Happy导语】该文是字节跳动AI实验室提出了一种注意力机制模块，性能优于SE、GE等常见注意力机制。也许该文并非首次将平方操作引入CNN中，不过它应该是首次将其做成一个模块并用于提升模型的性能。...作者首先从理论与实验角度说明：逐点平方操作有助于提升神经网络的学习能力；然后作者设计了四种类型的轻量型逐点平方操作模块，分别为Square-Pooling，Square-Softmin，Square-Excitation
注意力机制 什么是注意力机制 注意力机制就是对输入权重分配的关注，最开始使用到注意力机制是在编码器-解码器(encoder-decoder)中, 注意力机制通过对编码器所有时间步的隐藏状态做加权平均来得到下一层的输入变量...这里我们可以从两个视角来看： 从工程学上理解 从工程学上简单理解，我们可以把注意力机制理解成从数据库(内存槽)Q中通过键K和值V得到输出O，由于V是输入，所以可以理解注意力机制的核心就是如何构建数据库Q...从算法上理解 从算法上来理解，我们可以把注意力机制和池化做类比，即将卷积神经网络中的池化看成一种特殊的平均加权的注意力机制，或者说注意力机制是一种具有对输入分配偏好的通用池化方法(含参数的池化方法)。...由于这种注意力机制由Bahdanau在seq2seq中正式提出，也叫循环注意力机制，更加$\sigma$函数即其参数不同我们可以把注意力机制分成多种形式。 最基础形态的注意力机制 ?...使用Transformer Block来实现注意力机制 采用多头自注意力，可以并行运算 ? ?
【导读】今天给大家分享一篇关于注意力机制方面的优秀论文，该论文提出了深度连接注意力网络(DCANet)，这是一种新颖的设计，在不改变CNN模型内部结构的情况下可以大幅提升注意力模块的性能。...论文链接：https://arxiv.org/pdf/2007.05099.pdf 摘要和创新点 虽然，自我注意力机制在许多视觉任务中都显示出了优越的效果，但它每次却只考虑当前的特征，所以，我们发现，...这种方式并不能充分利用注意力机制。...Conclusion 本文详尽地指出，目前对自我注意力机制的研究还不够充分。...DCANet模块以其优雅的设计和独特的前向反馈连接方式，使得它很容易与目前主流框架的各种注意力机制进行集成。 更多详细细节可参考原文！
这正是注意力机制解决的目标问题。“注意力机制是一种尝试行为，旨在有选择性地聚焦某些相关的事物，同时忽略深度神经网络中的其他事物。”⁷ 从一般意义上说，注意力机制是对编码-解码器结构的改进。...编码器-解码器模型利用神经网络将输入的编码特征转换成另一种编码特征。注意机力制组件赋予了神经网络在编码数据时对特定特征赋予 “注意力”的能力，它有助于解决神经网络中经常发生的梯度消失/爆炸问题。...注意力矩阵公式 Bahdanau注意力机制 Bahdanau注意力机制又可称为加性注意力机制。...v=-9vVhYEXeyQ&t=145s [2] 利用联合学习对齐和翻译实现神经机器翻译（2016年5月19日） https://arxiv.org/abs/1409.0473 [3] 你需要的就是注意力...usp=sharing [11]基于注意力的神经机器翻译的有效方法（2015年9月15日） https://arxiv.org/abs/1508.04025 原文标题：What You Never Knew
在处理视觉数据的初期,人类视觉系统会迅速将注意力集中在场景中的重要区域上,这一选择性感知机制极大地减少了人类视觉系统处理数据的数量,从而使人类在处理复杂的视觉信息时能够抑制不重要的刺激,并将有限的神经计算资源分配给场景中的关键部分...借鉴人类视觉系统的这一特点，科研人员提出了注意力机制的思想。对于事物来说特征的重要性是不同的，反映在卷积网络中即每张特征图的重要性是具有差异性的。...注意力机制的核心思想是通过一定手段获取到每张特征图重要性的差异，将神经网络的计算资源更多地投入更重要的任务当中，并利用任务结果反向指导特征图的权重更新，从而高效快速地完成相应任务。...故本项目将通过搭建 BiLSTM 的注意力机制模型来实现对时间数据的格式转换，实现的最终结果如下： 注意力机制介绍 注意力机制最初在2014年作为RNN中编码器-解码器框架的一部分来编码长的输入语句，...1.1 基本方法介绍 当前注意力机制的主流方法是将特征图中的潜在注意力信息进行深度挖掘，最常见的是通过各种手段获取各个特征图通道间的通道注意力信息与特征图内部像素点之间的空间注意力信息，获取的方法也包括但不仅限于卷积操作
概要 我们的贡献点简单来讲： （1）提出了一种新的神经网络算子（operator或op）称为involution，它比convolution更轻量更高效，形式上比self-attention更加简洁，可以用在各种视觉任务的模型上取得精度和效率的双重提升...（2）通过involution的结构设计，我们能够以统一的视角来理解经典的卷积操作和近来流行的自注意力操作。...NAS的技术搜索convolution-involution混合结构（原文Section 4.3）； 我们在上文论述了self-attention只是一种表达形式，但希望(self-)attention机制能够启发我们设计更好的视觉模型
本文分析了出现这个问题的原因，并提出了基于值的权值共享的神经网络，并使用注意力机制为问题中的值赋予不同的权值。专知内容组编辑整理。...在本文中，我们提出了一种基于注意力的神经匹配模型来对短的答案匹配。我们采用价值共享权值，而不是位置共享权值方案来组合不同的匹配信号，并且注意力机制来衡量问题中判断问题中重要的部分。...对此，我们提出了注意力机制，为问题中的词按照重要性赋予不同的权值。...使用问题的注意力机制，学习问题中每个词的重要度，并该问答对最后的分值。...▌总结 ---- ---- 在本文中，我们提出了一种基于注意力的神经匹配模型来排序简短的答案。
为了克服这些问题，已经有一些解决方案，例如使用注意力机制来复制稀有词[2]。 ? 通常，NMT模型遵循通用的序列到序列学习体系结构。...dataset_train.take(1).as_numpy_iterator())[0][0]memory_state, carry_state = encoder_model(inputs_eng) 注意力机制...我们将使用的注意力机制是由[7]提出的。...使用注意力机制的主要区别在于，我们提高了模型的表达能力，尤其是编码器组件。它不再需要将源语句中的所有信息编码为固定长度的向量。上下文向量c_i然后计算为： ? 权重α_ij计算为 ?...还可以测试范围更广的注意力策略。
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