wordpress邮件验证码确认,网站优化培训中心,wordpress转pdf,河北建设工程信息网招聘网Attention 机制
Attention应用在了很多最流行的模型中#xff0c;Transformer、BERT、GPT等等。
Attention就是计算一个加权平均#xff1b;通过加权平均的权值来自计算每个隐藏层之间的相关度#xff1b;
示例
Attention 机制
Attention应用在了很多最流行的模型中Transformer、BERT、GPT等等。
Attention就是计算一个加权平均通过加权平均的权值来自计算每个隐藏层之间的相关度
示例
Attention 机制
Attention应用在了很多最流行的模型中Transformer、BERT、GPT等等。
Attention就是计算一个加权平均通过加权平均的权值来自计算每个隐藏层之间的相关度
示例
比如翻译
我爱2022 北京 冬奥会。
I love the 2022 Beijing Winter Games. 此时如果我们看到Games这个单词本意是游戏
但是考虑到了北京的权重那么它的翻译成 比赛
如果再考虑 2022 和 Winter的权重时候它就翻译成了 冬奥会。 传统方法的问题
RNN
比如RNN虽然建立了隐藏层来表示时序的关联但是会受到短时节点前一个节点的影响而且不能够关联距离很长距离的内容。 Encoder-Decoder
Encoder-Decoder模型可以看出两个RNN的组合。先编码通过C把编码传过去再解码。但是因为不管多长都是由一个C 来表示编码就导致精度下降。 Attention的改进 通过不同时刻建立了不同的C来表示。所以每个C就是不同时刻的注意力。
但是这种方式不方便并行计算。所以就去掉了顺序结构变成了 Self-attention。 参考资料
【【Attention 注意力机制】激情告白transformer、Bert、GNN的精髓】
https://www.bilibili.com/video/BV1xS4y1k7tn/?share_sourcecopy_webvd_source91d02e058149c97e25d239fb93ebef76