Attention(注意力机制代码)下载-CSDN论坛

Attention机制

原文链接：https://blog.csdn.net/tg229dvt5i93mxaq5a6u/article/details/78422216 作者 | 张俊林责编 | 何永灿最近两年，注意力模型（Attention Model）被广泛使用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中，是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。本文以机器翻译为例，...

attention 机制入门

在下面这两篇文章中都有提到 attention 机制：使聊天机器人的对话更有营养如何自动生成文章摘要今天来看看 attention 是什么。下面这篇论文算是在NLP中第一个使用attention机制的工作。他们把attention机制用到了神经网络机器翻译（NMT）上，NMT其实就是一个典型的sequence to sequence模型，也就是一个encoder to decoder模型

读书笔记之16Attention机制说明及代码实现

AttentionModel的使用，利用Keras框架实现的，具体代码，以后会在GitHub上公布

attention计算过程解析（原理解析）

Attention attention 机制在最近的机器学习中应用广泛，并且在各个模型上都取得了良好成绩。尤其是在机器翻译中，训练出来的模型的翻译质量明显提高了一个层次。这里就简单的说一些attention的原理以及计算过程，主要是attention的计算过程的记录。首先是基本的attention的计算过程：(这里是逆向解析的) 第一步：计算attention 这里的表...

attention机制深入理解

首先也是最重要的，上图左右，只是画法不同，左边是RNN encoder-decoder画法，右边是machine reading相关论文以及 transformer和fairseq论文里的图的画法对于最上图的左图，有下图，a是加的权值，h是encoder的states （个人理解soft attention和hard attention，是权值a的计算方式不同）同理可理解最上图的右图

Attention(注意力机制代码)

Attention.zip文件中总结了几种关于注意力机制的代码，有keras和tensorflow，还有PyTorch框架的

论文阅读: 图像分类中的注意力机制(attention)

本文简要总结一下attention机制在图像分类任务中的应用。attention作为一种机制，有其认知神经或者生物学原理: 注意力的认知神经机制是什么？ n 如何从生物学的角度来定义注意力？ n在计算机视觉领域，注意力机制有各种不同形式的实现，可以大致分为soft attention和hard attention[1]。Soft attention的典型例子是stn[3]，Residual Atte

Attention Mechanism注意力机制

Attention Mechanism注意力机制介绍，文本识别、语音识别、机器翻译

Keras实现注意力机制

Keras实现注意力机制nnnn这里主要记录几种Keras的注意力机制的实现，仅作为个人参考。nnnpython 3nkeras 2.1.0 (tensorflow backend)nnn写法1nn这种写法比较简单，参考自这里。相似度函数采用的是一层全连接层。全连接层的输出进过softmax激活函数计算权重。公式简单描述如下： nci=∑j=1Txaijhjci=∑j=1Txaijhjnc_i =...

【论文解读】用于卷积神经网络的注意力机制(Attention)----CBAM: Convolutional Block Attention Module

论文：CBAM: Convolutional Block Attention Modulen收录于：ECCV 2018n摘要n论文提出了Convolutional Block Attention Module(CBAM)，这是一种为卷积神将网络设计的，简单有效的注意力模块(Attention Module)。对于卷积神经网络生成的feature map，CBAM从通道和空间两个维度计算featur...

Attention机制论文阅读——global attention和local attention

论文名字：Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation这篇文章提出了两种attention机制：全局attention机制和局部attention机制（区别在于关注的是所有encoder状态还是部分encoder状态）文章中计算context向量的过程：通过两种attention机制得到上下文向量：Global...

【计算机视觉】深入理解Attention机制

1. 什么是Attention机制？其实我没有找到attention的具体定义，但在计算机视觉的相关应用中大概可以分为两种：1）学习权重分布：输入数据或特征图上的不同部分对应的专注度不同，对此Jason Zhao在知乎回答中概括得很好，大体如下： - 这个加权可以是保留所有分量均做加权（即soft attention）；也可以是在分布中以某种采样策略选取部分分量（即hard attention）...

推荐系统与Attention机制——详解Attention机制

什么是Attention机制？ Attention机制的本质来自于人类视觉注意力机制。人们在看东西的时候一般不会从到头看到尾全部都看，往往只会根据需求观察注意特定的一部分。简单来说，就是一种权重参数的分配机制，目标是协助模型捕捉重要信息。具体一点就是，给定一组&lt;key,value&gt;，以及一个目标（查询）向量query，attention机制就是通过计算query与每一组key的相...

attention 机制

attention 机制motivationattention机制的形式attention的种类attention的应用 motivation attention 机制最早是在图像领域提出来的，它受人类在观察事物时会重点关注某一部分而不是全部的启发。attention 机制最早应用在nlp领域中是在机器翻译任务上。机器翻译任务是一个经典的序列到序列的任务，在机器翻译中seq2seq是一个非常热门的...

关于Attention机制的一些简单理解

Attention-based Model其实就是一个相似性的度量，当前的输入与目标状态越相似，那么在当前的输入的权重就会越大，说明当前的输出越依赖于当前的输入。严格来说，Attention并算不上是一种新的model，而仅仅是在以往的模型中加入attention的思想，所以Attention-based Model或者Attention Mechanism是比较合理的叫法，而非Attention...

易于理解的一些时序相关的操作(LSTM)和注意力机制(Attention Model)

这是我看完很多博客和视频以后对LSTM和Attention Model的一个理解和总结，有一些公式的地方感觉在数学上不能严格的推导出来，就直接贴了流程图。自己能推导出来的，我用白话文字解释了公式的意思，尽量避免用一些难理解的词，有的地方举了些例子，如果不妥的话烦请指正。nn1. LSTM（长短时记忆网络）nn之前讲过了RNN循环神经网络，能解决神经网络中信息保存的问题。但是RNN还不够好，因为它存...

cs231n---RNN、图像字幕、注意力机制Attention、梯度消失、爆炸、LSTM

nnnnnnnnnn图片字幕nnnnnn注意力机制nnnnnnnn视觉问答nnnn标准RNN的梯度传播方式和存在的爆炸和消失问题nnnn为防止梯度消失问题，引出LSTM\GRUnnnnnn nn

注意力机制（Attention Mechanism）学习笔记

参考自：https://blog.csdn.net/qq_40027052/article/details/78421155 对内容进行抽取的少许补充。n还有 https://spaces.ac.cn/archives/4765/comment-page-3。在后面加入了此文的内容。n原理是一个encoder、decoder框架：输入句子Source，目标句子target。nsource=&amp;amp;amp;lt;...

Attention注意力机制--原理与应用

注意力机制即Attention mechanism在序列学习任务上具有巨大的提升作用，在编解码器框架内，通过在编码段加入A模型，对源数据序列进行数据加权变换，或者在解码端引入A模型，对目标数据进行加权变化，可以有效提高序列2序列的自然方式下的系统表现。nAttention模型的基本表述可以这样理解成（我个人理解）：当我们人在看一样东西的时候，我们当前时刻关注的一定是我们当前正在看的这样东西的某一

【深度学习】各种注意力机制：encoder-decoder,self-attention,multi-head attention的区别

最近以QA形式写了一篇nlp中的Attention注意力机制+Transformer详解分享一下自己的观点，目录如下：一、Attention机制剖析1、为什么要引入Attention机制？2、Attention机制有哪些？（怎么分类？）3、Attention机制的计算流程是怎样的？4、Attention机制的变种有哪些？5、一种强大的Attention机制：为什么自注意力模型（self-Atte...

深入理解注意力机制

n n n nn nn n n 作者：夏敏编辑：龚赛前言注意力机制和人类的视觉注意力很相似，人类的注意力是人类视觉所特有的大脑信号处理机制。人类通过...

深度学习中注意力机制集锦 Attention Module

注意力机制模仿的是人类观察模式。一般我们在观察一个场景时，首先观察到的是整体场景，但当我们要深入了解某个目标时，我们的注意力就会集中到这个目标上，甚至为了观察到目标的纹理，我们会靠近目标，仔细观察。同理在深度学习中，我们提取到的信息流以同等重要性向后流动，而如果我们知道某些先验信息，我们就能够根据这些信息抑制某些无效信息的流动，从而使得重要信息得以保留。这是一种模式，而并非具体的公式，因此存在各种...

深度学习Attention机制在短文本分类上的应用——qjzcy的博客

平常我们对分类的判断也是基于标题中的某些字，或者某些词性。比如《姚明篮球打的怎样》应该判别为体育，这时候“姚明”，“篮球”应该算对我们比较重要的词汇。词性我们关注点在“人名”和“名词”上面，深度学习的attention机制刚好符合这个特点。我们能不能利用attention机制来做分类呢，并且让注意力集中在我们期望的词上呢？先贴个结果， noutput是机器跑的分类结果，lable是人工打的分类结果。

神经网络中注意力机制（Attention Mechanism）

你要的最全、最详细的神经网络注意力机制就在这里！吐血大放送，大总结！nnnn注意力机制（Attention Mechanism）在自然语言处理中的应用nn强烈推荐：http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.htmlnnnn深度学习和自然语言处理中的attention和memory机制nnhttp://geek.csdn.net/news/deta...

计算机视觉中的注意力机制（Visual Attention）

阅读更多，欢迎关注公众号：paper_readernn本文将会介绍计算机视觉中的注意力（visual attention）机制，本文为了扩大受众群体以及增加文章的可读性，采用递进式的写作方式。第1部分的全部以及第2部分的大部分是没有专业障碍的，后续的部分是为了更深入地了解计算机视觉中的注意力机制。nn1 前言nnnn注意力（attention）其实是一个非常常见，但是又会被忽略的事实。比如天空一只...

Attention, 神经网络中的注意力机制

简介最近两年，注意力模型（Attention Model）被广泛使用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中，是一个值得关注与深入了解的核心技术。n人的注意力机制: n拿到一篇文章时, 会重点关注标题和段落首句, 期望快速得到关键信息. n人群中看到心动女生时, 虽然周围熙熙攘攘的人群都映在了在你的眼帘里, 但你关注的只有那位在意的人, 其他的人仿佛视而不见. n重点关注感兴

计算机视觉中attention机制的理解

一、前言&简介nn对于attention机制的理解，在看了attention is all you need文章和参考网上一些文章之后，做一个简单的理解和总结。nn在 attention is all you need 的这篇文章中给出了在nlp中使用注意力机制的一个解决思路。文章提出，以往nlp里大量使用RNN结构和encoder-decoder结构，RNN及其衍生网络的缺点就是慢，问题...

笔记(总结)-注意力机制(Attention)简述

本篇主要针对注意力（Attention）机制进行简要描述。Attention是为了解决Sequence-to-Sequence中的一些问题而提出的，本身的逻辑十分简洁。Attention的产生过程反映了解决问题的一种最直接的思路，正如Resnet中提出“残差”的概念一样，简单直接的就能解决问题，而且思路没有绕任何弯子。这在科研工作中是十分难得的。下面结合机器翻译问题来回顾下这整个过程。nnnnSe...

pytorch实现attention机制，并可视化

pytorch 实现 self attention 并可视化nnnnnpython 3npytorch 0.4.0nnn请阅读原文。nnnn模型nnclass SelfAttention(nn.Module):n def __init__(self, hidden_dim):n super().__init__()n self.hidden_dim = hidde...

attention注意力机制讲解ppt-组会分享

注意力机制是一种信息获取的通用机制，应用于从大量源数据中获取特定关键信息而避免对所有数据进行处理的场景。 注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型的身影。所以，了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很大的必要。

机器学习与深度学习系列连载：第二部分深度学习（十九) 注意力机制 Attention

注意力机制 Attentionrn我们以机器翻译为例，来探究引入注意力机制Attention：rn当我们使用Seq2Seq 进行机器翻译的过程中，最后的输入对结果影响响度比较大，因为Encode的输出是在尾部（图中粉红色部分）。直觉上想，一段话的翻译的的过程中，输入句子的每一个部分都可能对正在翻译的内容会有不同的影响。rnrn1. 模型定义rn(1) 我们定义z与h进行match，二者先看一下模型示意图：...

自然语言处理中的自注意力机制（Self-Attention Mechanism）(基本Attention模型的改进)

基础文章《Attention is All You Need》nnhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/32501462?edition=yidianzixun&amp;utm_source=yidianzixun&amp;yidian_docid=0I59CUVb

attention注意力机制的理解及简单实现（keras实现版本）

attention 的本质：其实就是一个加权求和。nn问题：k 个d 维的特征向量h i (i=1,2,...,k) 整合这k 个特征向量的信息，变成一个向量h ∗ (仍是d 维)nn解决方法求平均值 -------（mean pooling) 加权平均，即（α i 为权重）： h ∗ =∑ k i= α i h i nn 而attention所做的事情就是如何将α i 合理...

attention map注意力可视化 feature map可视化

preparern1.加载模型，利用get_layer 来获取某一层的参数（为了attention map）rn将attention map，当做二值图片？resize，再与原图相乘rn2.每次输入一张图片，利用model.predict获取某一层的feature map的输出rn参考rn博客1rnrn...

带Attention机制的Seq2Seq框架梳理

根据论文Neural Machine Translation By Jointly Learning to Align and Translate把带Attention机制的Seq2Seq框架Encoder与Decoder部分的流程图画了一下，公式梳理了一遍。

Attention-CNN(Jianlong-Fu 大神制作)

Attention-CNN 注意力机制细腻度图片分类。 ResNet改造

深度学习方法（九）：自然语言处理中的Attention Model注意力模型

上一篇博文深度学习方法（八）：Encoder-Decoder模型，基本Sequence to Sequence模型描述了基本的Encoder-Decoder模型，在作为翻译模型的时候，这种基本的Encoder-Decoder模型有较大缺点，就是Encoder部分每一个输入对Decoder部分每一个输出的贡献都是一样的。下面先看一个例子[1]，输入的是英文句子：Tom chase Jerry，Enco

Attention_self attention_multi head attention

该文档主要介绍了attention及其变种self attention 、multi-attention以及一些相关的paper

关于注意力机制(attention mechanism)在神经机器翻译领域的两篇论文的理解

近来研究通过RNN的Seq2Seq模型处理文本正则化(Text Normalization)时准备用到注意力机制，因此拜读了注意力机制在自然语言处理的神经机器翻译(以下简称NMT)的两篇论文：nnn《NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE》n《Effective Approaches to Atte...

【论文解读】用于卷积神经网络的注意力机制(Attention)----CBAM: Convolutional Block Attention Module...

n n n 论文：CBAM: Convolutional Block Attention Modulen收录于：ECCV 2018n摘要n论文提出了Convolutional Block Attention Module(CBAM)，这是一种为卷积神将网络设计的，简单有效的注意力模块(Attention Module)。对于卷积神经网络生成的feature map，C...

几篇不错的注意力机制文献

注意力机制n几篇不错的注意力文献nnn在计算机视觉领域，注意力机制有各种不同形式的实现，可以大致分为soft attention和hard attention[1]。Soft attention的典型例子是stn[3]，Residual Attention Network[5]和Two-level Attention[2]，这种注意力机制是可微的，可以通过反向传播训练。而Hard attentio...

CoNLL 2018：基于人类注意力的序列分类

论文《Sequence classification with human attention》nn代码：https://github.com/coastalcph/Sequence_classification_with_human_attentionnn这篇论文提出利用视觉跟踪语料库中的人类注意力，作为训练注意力模型时的一个归纳偏置（Inductive bias），也就是用human atte...

深度学习笔记——Attention Model（注意力模型）学习总结

Attention Model（注意力模型）学习总结，包括soft Attention Model，Global Attention Model和Local Attention Model，静态AM，强制前向AM的一些介绍，以及AM具体实现公式的几个变体及介绍，最后附上了自己用keras实现的一个静态AM的代码。

Attention机制学习（一）传统Attention机制

前言n纵观神经网络的发展历程，从最原始的MLP，到CNN，到RNN,到LSTM，GRU，再到现在的Attention机制，人们不断的在网络里面加入一些先验知识，使得网络不过于“发散”，能够朝着人们希望的方向去发展。n这些先验知识是指：局部视野知识、序列递归知识、结构递归知识，已经长短时的记忆。现在，人们加入了注意力这种先验知识。n本文将介绍应用在NLP领域的attention机制，包括传统的att...

基于Keras的attention实战

该代码为基于Keras的attention实战，环境配置： Wn10+CPU i7-6700 、Pycharm 2018、 python 3.6 、、numpy 1.14.5 、Keras 2.0.2 Matplotlib 2.2.2 经过小编亲自调试，可以使用，适合初学者从代码的角度了解attention机制。

深度学习之image-caption（二）show attend tell 注意力机制

在NIC模型基础上，加入注意力attention机制：nn论文：《 Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention》（arXiv: 1502.03044）nn模型图片：nnnn模型理解：nnencoder：VGG19作为预训练模型，使用其low-level层特征nn输入图像I归一化到224×2...

注意力模型CBAM

论文：CBAM: Convolutional Block Attention Module nn nnConvolutional Block Attention Module (CBAM) 表示卷积模块的注意力机制模块。是一种结合了空间（spatial）和通道（channel）的注意力机制模块。相比于senet只关注通道（channel）的注意力机制可以取得更好的效果。nn nn基于传统VGG结构...

他们只说注意力机制（Attention Mechanism）不练，还是我来给大家撸代码讲解

Attention是一种用于提升基于RNN（LSTM或GRU）的Encoder + Decoder模型的效果的的机制（Mechanism），一般称为Attention Mechanism。Attention Mechanism目前非常流行，广泛应用于机器翻译、语音识别、图像标注（Image Caption）等很多领域，之所以它这么受欢迎，是因为Attention给模型赋予了区分辨别的能力，例如，在...

关于attention机制在nlp中的应用总结

一、传统encoder-decoder模型nn nnnencoder-decoder模型nn也就是编码-解码模型。所谓编码，就是将输入序列转化成一个固定长度的向量；解码，就是将之前生成的固定向量再转化成输出序列。 n具体实现的时候，编码器和解码器都不是固定的,可选的有CNN/RNN/BiRNN/GRU/LSTM等等，你可以自由组合。比如说，你在编码时使用BiRNN,解码时使用RNN，或者在编码时使...

lstm_attention文本分类代码

lstm+attention在文本分类中的python代码文件，，，，，

深度学习之注意力机制attention

注意力机制是深度学习在近几年最重要的一个创新。本文将介绍简要的介绍一下注意力机制的原理。nnSequence to Sequence modelnn在将注意力机制之前首先要介绍一下S2S model，在rnn中，当输入为多个序列输出也为多个序列且输入输出长度不相等时我们需要使用到S2S model,例如在机器翻译中，我们输入的很有可能是一个长句子，翻译成其他语言时它的长度发生了改变，这样的话我们便...

自然语言处理 | (26) 注意力(Attention)机制总结

原文地址nn目录nn1. 前言nn2. Seq2Seq 模型nn3. NLP中注意力机制起源nn4. NLP中的注意力机制nn5. Hierarchical Attentionnn6. Attention机制的本质nn7. Self-Attentionnn8. Memory-based Attentionnn9. Soft/Hard Attentionnn10. Global/Local Att...

transformer模型中的多头attention机制

转自：https://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/8638283.htmlnn《Attention is all you need》中提出了多头attention机制，这篇论文主要亮点在于：nn1）不同于以往主流机器翻译使用基于RNN的seq2seq模型框架，该论文用attention机制代替了RNN搭建了整个模型框架。nn2）提出了多头注意力（Multi-head...

深度学习: 注意力模型 (Attention Model)

Introductionnn注意力模型，Attention Model 。nn是根据人对画面关注度权重的分布不均，而设计的一种新的深度学习模型。nn注意力焦点nn由下图可看出，人们会把注意力更多投入到人的脸部，文本的标题以及文章首句等位置： nnnnn运用nn注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛运用于图像处理、语音识别和自然语言处理等领域。nnnn[1] 深度学习中的注意力机

浅谈Attention注意力机制及其实现

1. 什么是注意力机制n1.1 注意力机制的思想n关于什么是注意力机制，粗略的描述就是“你正在做什么，你就将注意力集中在那一点上”。这种机制就和人脑在思考问题时一样。例如我们在思考将句子“我是一个学生”翻译成英文的时候，脑子中首先想到的就是“我”⟷\longleftrightarrow⟷ "I"的这样一种映射（而不是先想到其它部分），这就是注意力机制在人脑中的表现。即，我们在按词组依次翻译这句话的...

一种基于multi-level attention机制的传感器时间序列预测模型（城市计算）

本篇博客参考了2018年IJCAI会议上的城市计算方向的一篇paper《GeoMAN: Multi-level Attention Networks for Geo-sensory Time Series Prediction》，作者是原微软亚洲研究院研究员、现京东金融集团副总裁、首席数据科学家郑宇。其实城市计算这个概念我之前也只是听说过，即利用大数据和人工智能技术来解决城市里的各种交通、规划、环...

[深度学习]Machine Comprehension机器阅读中Attention-based Model注意力机制论文集合

目录nn nn机器阅读概念nn论文集合nn网络结构比较nn机器阅读概念nn所谓机器阅读理解任务，指的就是给一段context描述，然后对应的给一个query，然后机器通过阅读context后，给出对应query的答案。这里做了一个假设，就是query的答案必须是能够在context原文中找到的一段话（也可以理解为连续的几个单词），也就是说最终模型预测的目标是输出两个下标，分别对应于query回答在...

注意力机制最新综述解读

注意力模型(Attention Model，AM)已经成为神经网络中的一个重要概念，并在不同的应用领域进行了充分的研究。这项调查提供了一个结构化和全面的概述关于attention的发展。我们回顾了注意力机制被纳入的不同的神经网络结构，并展示了注意力如何提高神经网络的可解释性。最后，我们讨论了在实际应用中，注意力机制取得的重要影响。我们希望这项调查能够为注意力模型提供一个简明的介绍，并在开发应用方法...

哈佛NLP组论文解读：基于隐变量的注意力模型 | 附开源代码

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基于RNN的Tensorflow实现文本分类任务的注意力机制

该代码为基于RNN的Tensorflow实现文本分类任务的注意力机制，笔者亲测有效，不需要环境配置等，欢迎大家下载。

探究神经机器翻译中的注意力机制：指哪儿打哪儿，还是指哪儿打一片？

神经机器翻译近来广受关注，基于注意力的NMT逐渐流行。但是，很少有研究分析注意力到底在「注意」什么？它与对齐一样吗？本文将对此进行分析。rnrnrn神经机器翻译（NMT）近期备受关注，它极大地改进了多种语言的机器翻译质量，取得了顶级的结果。神经机器翻译模型的核心架构基于常见的编译器-解码器方法，学习把源语言编码成分布式表征，并把这些表征解码成目标语言。在不同的神经机器翻译模型中，基于注意力的 NM

基于Pytorch理解attention decoder网络结构

2019.1.4更新nnPytorch的tutorials上目前的attention不是论文上原本的attention,是有问题的,详见讨论:https://github.com/spro/practical-pytorch/issues/84nn可以看https://github.com/spro/practical-pytorch/blob/master/seq2seq-translation...

引入知识注意力机制的实体分类

实体分类相关论文阅读第三篇：Improving Neural Fine-Grained Entity Typing With Knowledge Attention前两篇文章链接：引入注意力机制的细粒度实体分类细粒度实体类型分类的神经网络结构这篇论文来自清华大学刘知远老师，发表于2018年。关于这篇论文还是有许多没有读懂的地方，暂时先简要的说一下论文的核心：知识是怎样被引入注意力神经网络的...

快速理解图像处理中注意力机制的应用

参考论文：Residual Attention Network for Image Classification,发表与2017年CVPR会议上n一、前言n在分析这个网络前首先应该明确注意力机制的本质：一系列的注意力分配系数，也就是一系列权重参数，可以用来强调或选择目标处理对象的重要信息，并且抑制一些无关的细节信息。n论文中作者对所提出的残差注意力网络的定义是：A convolutional ne...

深度学习笔记（1）：caffe 添加新层 attention LSTM layer和LSTM layer代码精读

深度学习笔记（1）：caffe 添加新层 attention LSTM layer和LSTM layer代码精读

注意力机制＋人体姿态估计（human pose estimation）

重点内容# 欢迎使用Markdown编辑器写博客rnrn本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦：rnrnrnMarkdown和扩展Markdown简洁的语法rn代码块高亮rn图片链接和图片上传rnLaTex数学公式rnUML序列图和流程图rn离线写博客rn导入导出Markdown文件rn丰富的快捷键rnrnrnrnrn快捷键rnrnrn加粗 Ctrl + B rn斜体 Ctrl...

【机器学习】关于注意力模型（Attention-model）的理解和应用

注意力模型是近年来在序列处理领域新提出的机器学习方法，在语言翻译等领域取得了不错的效果。要想了解注意力模型，那么必须对现在的机器学习各领域有一定的了解，而且要了解encoder-decoder基本思想。rn首先可以大致的概括下目前的机器学习尤其是深度学习的各个领域。图像方面，CNN当之无愧是绝对的主力，并且在各大公司的研究下仍然在发力。NLP（自然语言处理）方面，RNN型的网络仍然占多数，但是自从F...

Keras实现用于文本分类的attention机制

rnkeras没有提高attention机制的实现，这里参考kaggle上一个kernel中的attention机制的实现。rnrnrn

注意力机制中的Q、K和V的意义

以翻译为例：nnsource:我是中国人nntarget: I am Chinesenn比如翻译目标单词为 I的时候，Q为Inn而source中的 “我” “是” “中国人”都是K，nn那么Q就要与每一个source中的K进行对齐（相似度计算）；"I"与"我"的相似度，"I"与"是"的相似度；"I"与"中国人"的相似度；nn相似度的值进行归一化后会生成对齐概率值（“I"与source...

深度学习中的注意力机制

深度学习中的注意力机制nnnn深度学习中的注意力机制n前言nSequence to SequencenSequence to Sequence 的各种形式nnnAttention MechanismnAttention 于机器翻译nSelf-Attentionnnn文字识别中的 Attentionn推荐系统中的 AttentionnAttention is all you neednAttenti...

基于注意力模型和卷积循环神经网络的中文自然场景文本识别

最近，在进行相关中文文本识别的工作，查阅了许多论文。最终决定参考谷歌的基于注意力机制的街景文本识别的论文："Attention-based Extraction of Structured Information from Street View Imagery"，并对官方源代码进行修改。本次中文文本识别的github地址为：https://github.com/A-bo...

机器学习_初识attention

【1】NLP中有一类问题：给定一段上下文（context），生成一段与context相关的（target）rn eg：翻译/阅读理解/摘要生成rn【2】这类问题需要RNN解码，用一个 RNN encoder读入context，得到一个context vector（RNN的最后一个hidden state）；然后另一个RNN decoder以这个hidden state为起始sta

多头注意力机制的理解

先来看图：nnnn从图片中可以看出VK Q是固定的单个值，而Linear层有3个，Scaled Dot-Product Attention有3个，即3个多头；最后cancat在一起，然后Linear层转换变成一个和单头一样的输出值；类似于集成；多头和单头的区别在于复制多个单头，但权重系数肯定是不一样的；类比于一个神经网络模型与多个一样的神经网络模型，但由于初始化不一样，会导致权重不一样，然后...

[Keras]Attention U-Net模型试验笔记（一）

Unet-Attention模型的搭建nnnn模型原理nnAttention U-Net模型来自《Attention U-Net:Learning Where to Look for the Pancreas》论文，这篇论文提出来一种注意力门模型（attention gate，AG），用该模型进行训练时，能过抑制模型学习与任务无关的部分，同时加重学习与任务有关的特征。AG可以很容易地集成到标准的C...

引入注意力机制的细粒度实体分类

实体分类相关论文阅读第一篇：An Attentive Neural Architecture for Fine-grained Entity Type Classification这篇论文来自UCL自然语言处理实验室，发表于2016年。细粒度实体分类是在构建知识图谱过程中非常重要的内容，关于实体分类相关的文献也比较多，也有不少分类方法，但是我们如何在非结构化的文本中确定出一个我们想要的细粒度实体，...

瞎聊机器学习——Attention机制

本文讲述一下在自然语言处理中很常用的一个机制—Attention机制。nnSeq2Seq模型nn提到了attention机制我们就不得不说一下Seq2Seq模型，也就是编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构，该结构是当前非常热门的一种深度学习结构。nnSeq2Seq模型是基于RNN的一种模型（由两个RNN网络构成），模型的一大特点是输入输出序列的长度可以是不相同的，这种结构又可以叫做...

计算机视觉中的注意力机制

n n n nn nn n n 引言：在机器翻译（Machine Translation）或者自然语言处理（Natural Language Processing）领域，以前都是使用数理统计的方法来进行...

目标检测中的注意力机制

n n n 在计算机视觉中，使用特征图金子塔，融合上文特征，增加深度，增加广度使用复杂的特征图处理手段已经是常态，最近对注意力机制的使用也愈演愈烈。n结合最近的注意力机制学习：nn空间位置软注意力机制：使用sigmoid对map进行操作，之后再与原来的map进行元素相加，相乘，concat。n通道注意力机制：一般是参照SEnet，对通道进行加权操作。n结合位置空间和通...

序列模型中的注意力机制

现在很多研究的NLP问题都可以转换成一个Sequence to Sequence模型来解决，比如说机器翻译，智能问答，语音识别等。 nSequence to Sequence模型由一个encoder和一个decoder组成，encoder完成编码工作，将不同的输入编码成一个定长的向量，decoder则完成解码工作，对编码器的结果进行解码输出，例如在中英文翻译中，首先编码器将中文编码成一个向量表示，接

Attention注意力机制介绍

n n n 什么是Attention机制Attention机制通俗的讲就是把注意力集中放在重要的点上，而忽略其他不重要的因素。其中重要程度的判断取决于应用场景，拿个现实生活中的例子，比如1000个人眼中有1000个哈姆雷特。根据应用场景的不同，Attention分为空间注意力和时间注意力，前者用于图像处理，后者用于自然语言处理。本文主要介绍Attention机制在Se...

神经机器翻译中的Attention机制

传统的机器翻译系统通常依赖于基于文本统计特性的复杂特征工程，需要投入大量工程大见他们。 n神经机器翻译系统NMT,把一句话的意思映射到一个固定长度的特征向量，然后基于此进行翻译。由于NMT不再依赖于n-gram计数，而是捕捉文本更高层的含义。基于encoder-decoder的模型 NMT系统使用RNN将源语句（比如，一句德语）编码为一个向量，然后同样用RNN将其解码为英语。 n如上图中，“Echt

【3D计算机视觉】GACNet——点云上的图注意力机制卷积网络

Graph Attention Convolution for Point Cloud Segmentation一. 论文简介1.1 摘要1.2 相关工作Pointnet系列图卷积网络系列二. 模型结构2.1 Graph attention convolution2.2 函数逼近2.3 总体结构三. 实验结果rn一. 论文简介rn1.1 摘要rn本文（CVPR2019刚录入）介绍了一种能在点云上端到端...

DeepLearning.ai笔记:(5-3) -- 序列模型和注意力机制

title: ‘DeepLearning.ai笔记:(5-3) – 序列模型和注意力机制’nid: dl-ai-5-3ntags:nndl.aincategories:nAInDeep Learningndate: 2018-10-18 18:39:10nnnn基础模型nsequence to sequence 模型：nsequence to sequence 模型最为常见的就是机器翻译，假如这...

深度学习self-attention流程详解（qkv）

一.从InputEmbedding和PositionalEnocding说起 1.将原文的所有单词汇总统计频率，删除低频词汇（比如出现次数小于20次的统一定义为’<UNK>’）；此时总共选出了假设10000个单词，则用数字编号为0~9999，一一对应，定义该对应表为word2num；然后用xaviers方法生成随机矩阵Mat...

基于卷积神经网络和注意力模型的文本情感分析

基于卷积神经网络和注意力模型的文本情感分析 CNN Attention

不用看数学公式！图解谷歌神经机器翻译核心部分：注意力机制

n n n nn nn n n 乾明编译整理量子位出品 | 公众号 QbitAI注意力（Attention）机制，是神经机器翻译模型中非常重要的一环，直接影响了翻译的准确度与否。可以这么说，没有注意...

基于Attention理论的LSTM 隐藏层权重自调节机制

整体思路如下：nnn在两层LSTM结构中，或者是BiLSTM结构中，其实不同隐藏层的输出权重应该更有所选择才好，比如用于情感分析的一句话，我今天心情很好，上午去打球了，下午去打游戏了。如果我们采用传统的方法去训练LSTM再分类的话，会发现，这个分类结果可能是中性，当然这和训练集有关，如何减小这种误判断呢。我们就需要在Hidden的时候引入注意力机制，自动调节hidden，忽略对结果不重要的语素。即...

各种attention的实现

深度学习的attention的实现，有keras和tensorflow两种

循环网络之RNN条件生成与Attention机制

RNN条件生成问题：nnnn图像生成文本（一对多），情感分析，文本密集度，分类..，机器翻译（多对多，离线的），解说视频，输入法（实时多对多） nn nn机器翻译nnV1: Encoder-DecodernnnnLSTM的参数比较多，嵌入手机端不太好。GRU参数比较少，是可以的！nn缺点：前面输入进入RNN的信息会被稀释，尽管处理了梯度弥散的问题，但是长度太长前面的记忆还...

ABCNN基于注意力的卷积神经网络用于句子建模--模型介绍篇

本文是Wenpeng Yin写的论文“ABCNN: Attention-Based Convolutional Neural Network for Modeling Sentence Pairs”的阅读笔记。其实该作者之前还发过一篇“Convolution Neural Network for Paraphrase Identification”。ABCNN是基于之前发的这篇论文加入了注意力机制。

Attention机制的小理解

1.传统的encode-decode模型nn 输入序列：nn 输出序列：nn 中间语义变量nn 所以对于，也就是nn nn nn nn 这就表明输入序列的每一个元素对于输出序列的每一个元素的作用是等价的，这显然是不合理的。比如机器翻译中，中文“我爱你”，对应英语中“I love you”。其中“我”对于“I”和“love”的翻译作用力显然不同。为了解决...

图像处理中的attention机制

Attention模型的基本表述可以这样理解成：n当我们人在看一样东西的时候，我们当前时刻关注的一定是我们当前正在看的这样东西的某一地方，换句话说，当我们目光移到别处时，注意力随着目光的移动也在转移。n这意味着，当人们注意到某个目标或某个场景时，该目标内部以及该场景内每一处空间位置上的注意力分布是不一样的。n这一点在如下情形下同样成立：当我们试图描述一件事情，我们当前时刻说到的单词和句子和正在描述...

计算机视觉中的attention

首先，本文从计算机视觉领域介绍attention机制，主要是在图像上的应用，会从总体motivation，具体的文章，以及相应的代码实现进行描述。nn 本文背景部分，大量参考了 https://mp.weixin.qq.com/s/KKlmYOduXWqR74W03Kl-9A, 特此感谢。nn一、背景nn1.1 直观理解nn 引用一下示例，从感知上理解一下...

对于机器翻译（NMT）中的注意力机制的实现-----python + tensorflow

对机器翻译中常用的两种注意力机制进行实现nn（1）加性注意力机制 （2）乘性注意力机制nnndef attention(hidden,enc_output,W1,W2,W3,V,att_select=None):n '''n input: 隐藏层状态tensor，编码器每个单元输出tensor，权重矩阵W1,W2,V,注意力机制选择n 'additive': 需要三个权重...

机器视觉Attention机制的研究

nnAttention算法调研(四) —— 视觉应用中的Soft Attentionnn从我的博客文章Attention算法调研（视觉应用概况）开始，我们一起分享一下Attention在机器视觉中的应用情况。在文章Attention算法调研（三）—— 视觉应用中的Hard Attention中，总结了视觉中Hard Attention的应用方法。nn看过我前几章Attention介绍的博友可以发现...

吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai (5-3) 序列模型和注意力机制--编程作业(一)：机器翻译

Part 1: 机器翻译nn欢迎来到本周第一个作业。你将建立一个将人类可读日期（“2009年6月25日”）转换为机器可读日期（“2009-06-25”）的神经机器翻译（NMT）模型。你将使用注意力机制来执行此操作，这是模型序列中最尖端的一个序列。nnnn导包nnnnfrom keras.layers import Bidirectional, Concatenate, Permute, Dot,...

基于Bi-lstm+attention机制实现经济领域的实体关系抽取（数据及代码实现）

最近无意中发现了一份某人自己注释的经济领域数据集，但是只是采用了简单的方法进行实体关系抽取，闲来之余，便将新关注的attention机制加以深度学习再一次实现该实体关系抽取，废话不多说，下面开始进入正题；nn数据集描述：nn该数据集的收集者可能参考了某比赛数据集（竟然有从属关系），定义了5种实体关系，其分别为：股票关系；买卖关系；从属关系；角色关系；合作关系；nn其五种数据的关系展示分别如下：n...

【注意力机制实例】GeoMAN（一）论文阅读

GeoMAN: Multi-level Attention Networks for Geo-sensory Time Series Predictionnn摘要：使用一个考虑多传感器读数、气象数据和空间数据的，基于多层次注意的递归神经网络，预测未来几个小时内的地理传感器读数。模型包括两个方面，1) 一种动态时空依赖模型的多级注意力机制 2）一种融合不同领域外部因素的通用融合模块。主要应用在空气质...

Attention network （注意网络）

nnDorsal Attention Network nnpDLPFC / frontal eye fieldsn Posterior parietal cortex: Superior parietal lobule (SPL) / Intra-parietal sulcus (IPS)n rITC (above FPN region)nFunctions: Selective attenti...

HT46F49E中文资料下载

HT46F49E中文资料，详细讲述了HT46F49E的原理，指令及开发运用相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/shijiading/2330784?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/shijiading/2330784?utm_source=bbsseo[/url]

S标签的详细用法介绍下载

学习JAVA时找到的这个资料,可以很方便的查询到各种标签的使用方法. 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/yuanxueqing004/2657285?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/yuanxueqing004/2657285?utm_source=bbsseo[/url]

DBA日记(最新版本)下载

DBA日记(最新版本) 比较好的了解DBA的实际工作相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/zourui4271/2978259?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zourui4271/2978259?utm_source=bbsseo[/url]

Attention(注意力机制代码)下载 [问题点数：0分]