深入理解注意力机制（下）——缩放点积注意力及示例

AI大视野
人工智能领域优质创作者
博客专家认证
2023-11-20 10:01:14
...全文
120 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
AI 作业
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
e-office企业办公系统
e-office企业办公系统  
深入理解注意力机制（Attention Mechanism）
注意力机制的核心思想是赋予输入数据不同的权重，强调对结果最有贡献的部分，而弱化次要部分。这种机制特别适合于处理序列数据（如文本和时间序列），以及高维数据（如图像）。注意力机制的出现不仅解决了传统方法在处理复杂依赖关系时的瓶颈，还在多个领域引发了深远的影响。从最初的Bahdanau注意力到当前的Transformer架构，它的演进展现了技术的巨大潜力。未来，随着计算硬件的进步和算法的优化，注意力机制将继续在更多场景中发挥重要作用。希望本文帮助你更好地理解注意力机制的本质及其实现。
深入理解注意力机制（Attention Mechanism）和Seq2Seq
学习本部分默认大家对RNN神经网络已经深入理解了，这是基础，同时理解什么是时间序列，尤其RNN的常用展开形式进行画图，这个必须理解了。 这篇文章整理有关注意力机制（Attention Mechanism）的知识，主要涉及以下几点内容： 1、注意力机制是为了解决什么问题而提出来的？ 2、软性注意力机制的数学原理； 3、软性注意力机制、Encoder-Decoder框架与Seq2Seq 4...
深入理解注意力机制
理解注意力机制
注意力机制详述
学习本部分默认大家对RNN神经网络已经深入理解了，这是基础，同时理解什么是时间序列，尤其RNN的常用展开形式进行画图，这个必须理解了。 这篇文章整理有关注意力机制（Attention Mechanism ）的知识，主要涉及以下几点内容： 1、注意力机制是为了解决什么问题而提出来的？ 2、软性注意力机制的数学原理； 3、软性注意力机制、Encoder-Decoder框架与Seq2S...
人工智能旅行团

2

社区成员

331

社区内容

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
从事图像处理和人工智能十年以上，从事人工智能教学7年以上；擅长数学，能熟练应用泛函分析、随机过程、逼近论、射影几何等数学理论。
计算机视觉数据挖掘自然语言处理 个人社区 北京·房山区
社区管理员
  • 无水先生
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今

加载中

查看更多榜单
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章