在谈论self attention之前我们首先认识一下以KQV模型来解释的Attention机制。
先简单谈一谈 attention 模型的引入。以基于 seq2seq 模型的机器翻译为例,如果 decoder 只用 encoder 最后一个时刻输出的 hidden state,可能会有两个问题(我个人的理解)。
Attention(注意力)机制如果浅层的理解,跟他的名字非常匹配。他的核心逻辑就是「从关注全部到关注重点」。
目前深度学习中热点之一就是注意力机制(Attention Mechanisms)。Attention源于人类视觉系统,当人类观察外界事物的时候,一般不会把事物当成一个整体去看,往往倾向于根据需要选择性的去获取被观察事物的某些重要部分,比如我们看到一个人时,往往先Attend到这个人的脸,然后再把不同区域的信息组合起来,形成一个对被观察事物的整体印象。
本文基于深度学习的注意力(Attention)机制与你分享一些学习总结。 近年来,注意力(Attention)机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理各个任务中,之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结 [1]。 随着注意力机制的深入研究,各式各样的 Attention 被研究者们提出。在 2017年 6 月 Google 机器翻译团队在 arXiv 上放出的 Attention is All You Need [2] 论文受到了大家广泛关注,自注意力(self-attention)机制开始成为神经网络
来源 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/270898373
在面试的过程中被问到了attention,原来虽然其实已经实际用过attention了,也知道个大概原理是加权求和,但是对于加权的具体方法以及权值得分的计算并不是很清晰,面试答的一般,正好最近实习的地方要讲attention机制,所以就跟着多学习了一下,在此做一个总结。
该文介绍了基于注意力机制的深度学习模型在自然语言处理领域的应用,并提供了相关代码和示例。
Attention机制通俗的说,对于某个时刻的输出y,它在输入x上各个部分上的注意力,这里的注意力也就是权重,即输入x的各个部分对某时刻输入y贡献的权重,在此基础上我们先来简单理解一下Transformer模型中提到的self-attention和context-attention
起因:《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》
本文是对最近我们更新到 arxiv 的 paper :Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks (External attention) 的解读论文,也分享一下在做这篇论文时候的实验过程中一些问题和想法。
Transformer是一种普遍存在于自然语言处理的模型,近期在计算机视觉领域引起了广泛关注。而Attention map主要用来编码input tokens之间的依赖关系,其对于一个Transformer模型来说是必不可少的。然而,它们在每一层都是独立学习的,有时无法捕获精确的模式。
不久前,Google基于Attention机制的机器翻译研究“Attention is All You Need”赚足了眼球。它放弃了机器翻译上常用的CNN、RNN架构,仅采用Attention机制就拿到了业界BLEU评分上的最佳成绩,且训练过程仅需3天半就能完成。当然,这是用了8颗P100 GPU的结果。 于是,人们不免好奇,Attention到底是个什么鬼?它相对于传统LSTM的技术优势在哪里?它所注意的是什么,究竟能解决CNN、RNN所解决不了的什么难题?要知道,Facebook此前刚用CNN
其为一个简单的存储固定大小的词典的嵌入向量的查找表,意思就是说,给一个编号,嵌入层就能返回这个编号对应的嵌入向量,嵌入向量反映了各个编号代表的符号之间的语义关系。
来源:深度学习爱好者本文约2400字,建议阅读6分钟本文我们来辨析一下cnn和attention都在做什么。 CNN是不是一种局部self-attention? cnn可不是一种局部的attention,那么我们来辨析一下cnn和attention都在做什么。 1:cnn可以理解为权值共享的局部有序的fc层,所以cnn有两个和fc层根本区别的特征,权值共享和局部连接。也就是在保证不丢失一些根本feature的情况下大大减少了参数量。 2:attention的步骤是通过Q和K点乘得到attention mar
NAACL 2019《Attention is Not Explanation》
作者 | Adherer 编辑 | NewBeeNLP 面试锦囊之知识整理系列,持续更新中 写在前面 前些时间,赶完论文,开始对 Transformer、GPT、Bert 系列论文来进行仔仔细细
5-8: [BERT来临]、[浅析BERT代码]、[ERNIE合集]、[MT-DNN(KD)]
总结下关于李宏毅老师在 2022 年春季机器学习课程中关于各种注意力机制介绍的主要内容,也是相对于 2021 年课程的补充内容。参考视频见:
自 2017 年 6 月谷歌发布论文《Attention is All You Need》后,Transformer 架构为整个 NLP 领域带来了极大的惊喜。在诞生至今仅仅四年的时间里,Transformer 已经成为自然语言处理领域的主流模型,基于 Transformer 的预训练语言模型更是成为主流。
Attention机制已经被证明在很多的任务中都能提升其性能,我们在《AI不惑境》中已经专门总结了这个问题,今天给大家介绍一下来自于ElementAI的一个用于细粒度图像分类的复杂多尺度Attention模型。
本文介绍了神经网络注意力机制在图像处理领域中的应用,包括 soft attention 和 hard attention 两种类型。注意力机制允许模型在生成描述时关注图像的特定部分,从而提高了图像处理的性能。此外,注意力机制还可以应用于其他领域,如自然语言处理等。"
今天介绍的这篇文章是亚马逊发表的时间序列预测工作,详细介绍了不同domain(时域、频域)做attention的差异,总结出不同类型的时间序列,在哪个domain做attention效果最好,并基于这些发现,提出了新的时间序列预测模型TDFormer。
本节来详细说明一下 Seq2Seq 模型中一个非常有用的 Attention 的机制,并结合 TensorFlow 中的 AttentionWrapper 来剖析一下其代码实现。 Seq2Seq 首先来简单说明一下 Seq2Seq 模型,如果搞过深度学习,想必一定听说过 Seq2Seq 模型,Seq2Seq 其实就是 Sequence to Sequence,也简称 S2S,也可以称之为 Encoder-Decoder 模型,这个模型的核心就是编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成的,
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将其作为模型中一个提升性能的重要模块,大量的实验表明Attention机制是计算高效且效果显著的。随之而来的便是对其进行可解释性的探讨研究,一方面,人们希望能更好地了解其内在的机理来优化模型,另一方面,也有学者对其提出质疑。在此,作为SCIR实验室的准博士生,我基于自己对Attention机制的理解,写了这篇相关论文的心得笔记,希望能对各位读者有所启发,由于个人水平的限制,文中出现的谬误欢迎大家指正。
本文介绍了Attention-based Model的原理、应用和实现,以及其在自然语言处理等领域的应用。作者通过举例和公式推导,深入分析了Attention-based Model在机器学习、自然语言处理等领域的应用,并提出了下一步研究方向。
系列一介绍了Seq2seq和 Attention model。这篇文章将重点摆在Google於2017年发表论文“Attention is all you need”中提出的 “”The transformer模型。”The transformer”模型中主要的概念有2项:1. Self attention 2. Multi-head,此外,模型更解决了传统attention model中无法平行化的缺点,并带来优异的成效。
Attention 现在已经火爆了整个 AI 领域,不管是机器视觉还是自然语言处理,都离不开 Attention、transformer 或者 BERT。下面我效仿 EM九 层塔,提出Attention 九层塔。希望能与大家交流。有更好的想法也欢迎在评论区提出一起讨论。
之前我们分享了2017年的冠军图像分类模型SENet,今天给大家带来的这篇2018年发表在ECCV上的论文不仅考虑到了不同特征通道的重要性不一,还考虑到了同一个特征通道的不同位置的重要性程度。
1、加载预训练的模型; 2、提取所需要层的权重,并对其进行重命名。比如我们想要第0层和第11层的权重,那么需要将第11层的权重保留下来并且重命名为第1层的名字; 3、更改模型配置文件(保留几层就是几),并且将第11层的权重赋值给第1层; 4、保存模型为pytorch_model.bin; 首先我们来看一下bert具体有哪些权重:
通过Self-Attention和Co-Attention机制,Transformer在多个多模态下游任务中达到了SOTA的性能。这些注意模块也在其他计算机视觉任务中发挥了作用,包括目标检测和图像分割等任务。与只使用Self-Attention的Transformer不同,具有Co-Attention的Transformer需要并行考虑多个Attention Map,以突出模型输入与预测的相关性。
论文: On the Relationship between Self-Attention and Convolutional Layers
今天阅读的来自谷歌大脑的同学于 2017 年发表的论文《Attention Is All You Need》,目前论文被引次数高达 6100 次。
Attention-over-Attention Field-Aware Factorization Machine
这篇文章作者的思路也是将target和context进行交互获取句子的准确表达,利用的模型是attention。与上面几个模型不同的在于,这里考虑了target可能存在好几个word组成的短语,另外添加了一层对于target的attention操作用于计算权重。提出了Interactive Attention Networks(IAN), 整体模型框架如下:
【GiantPandaCV导语】 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Attention、MLP和Re-parameter论文的核心代码进行了整理和复现,方便各位读者理解。本文主要对该项目的Attention部分做简要介绍。项目会持续更新最新的论文工作,欢迎大家follow和star该工作,若项目在复现和整理过程中有任何问题,欢迎大家在issue中提出,我会及时回复~
众所周知,大语言模型的训练常常需要数月的时间,使用数百乃至上千个 GPU。以 LLaMA2 70B 模型为例,其训练总共需要 1,720,320 GPU hours。由于这些工作负载的规模和复杂性,导致训练大模型存在着独特的系统性挑战。
Attention mechanism在深度学习中就像是万金油般的存在,涉及领域广泛,深受练丹师的喜爱。
Transformer目前已经成为NLP领域的主流模型,Bert、GPT都是基于Transformer模型结构。同时,Transformer在CV领域也逐渐取得大范围的应用。对Transformer模型结构的深入细致了解非常必要。然而,Transformer的Attention计算代价较高,随着序列长度的增加计算量显著提升。因此,业内出现了很多Transformer魔改工作,以优化Transformer的运行效率。本文首先介绍了Transformer模型的基本结构,然后详细介绍了9篇针对Transformer效率优化、长序列建模优化的顶会论文。
论文题目为《基于双阶段注意力机制的循环神经网络》,文章本质上还是基于Seq2Seq的模型,结合了注意力机制实现的时间序列的预测方法,文章的一大亮点是:不仅在解码器的输入阶段引入注意力机制,还在编码器阶段引入注意力机制,编码器的阶段的注意力机制实现了特征选取和把握时序依赖关系的作用。
EMNLP 2019《Attention is Not Not Explanation》
机器之心报道 编辑:Liyuan、杜伟 自提出至今,Transformer 模型已经在自然语言处理、计算机视觉以及其他更多领域「大展拳脚」,学界也提出了各种各样基于原始模型的变体。但应看到,学界依然缺少系统全面的 Transformer 变体文献综述。复旦大学邱锡鹏教授团队的这篇综述正好弥补了这一空缺。 自 2017 年 6 月谷歌发布论文《Attention is All You Need》后,Transformer 架构为整个 NLP 领域带来了极大的惊喜。在诞生至今仅仅四年的时间里,Transform
策略梯度的强化学习技术 使得训练定位小框位置变得可能,在每次探索中,如果分类模块能正确预测,给与正反馈,强化对这个位置的选择,反之则给负反馈。
前些时间,赶完论文,开始对 Transformer、GPT、Bert 系列论文来进行仔仔细细的研读,然后顺手把站内的相关问题整理了一下
【导读】循环神经网络(RNN)与卷积神经网络(CNN)被广泛使用在深度神经网络里来解决不同的自然语言处理(NLP)任务,但是受限于各自的缺点(即,RNN效果较好但参数较多效率较低,CNN效率高参数少但效果欠佳)。最近,来自悉尼科技大学(UTS)与华盛顿大学(UW)的科研人员提出了一种Self-attention网络用于生成Sentence Encoding(句子向量化)。在不使用任何RNN和CNN结构的情况下,此网络使用较少的参数同样可以在多个数据集上达到state-of-the-art的性能。此文章已被A
最近在看paddle相关,于是就打算仔细过一遍百度ERNIE的源码。之前粗看的时候还没有ERNIE2.0、ERNIE-tiny,整体感觉跟BERT也挺类似的,不知道更新了之后会是啥样~看完也会整理跟下面类似的总结,刚好也在研究paddle或ERNIE的同学可以加我一起讨论哈哈哈
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