attention机制综述论文

attention机制综述论文

问:为什么说Transformer的注意力机制是相对廉价的?注意力机制相对更对于RNN系列及CNN系列算法有何优势?
  1. 答: 基于注意力机制的构造与基于RNN的不同,基于RNN的是在时间步上串联(在每个time step只能输入一个token),而基于注意力机制的是类似于桶状结构(一起将数据输入到模型中去)
问:attention的原理
  1. 答:attention机制的本质是从人类视觉注意力机制中获得灵感(可以说很‘以人为本’了)。大致是我们视觉在感知东西的时候,一般不会是一个场景从到头看到尾每次全部都看,而往往是根据需求观察注意特定的一部分。而且当我们发现一个场景经常在某部分出现自己想观察的东西时,我们就会进行学习在将来再出现类似场景时把注意力放到该部分上。这可以说就是注意力机制的本质内容了。至于它本身包含的‘自上而下’和‘自下而上’方式就不再过多的讨论。
问:为何Transformer论文作者声称“Attention is all you need”?
  1. 答:摘要。主流的序列转换模型都是基于复杂的循环神经网络或卷积神经网络,且都包含一个encoder和一个decoder …
    1 Introduction(简介)RNN,LSTM,GRU,Gated Recurrent works 在序列建模和转换任务上,比如语言 …
    2 Background(背景)减少序列计算的目标也成就了 Extended Neural GPU [16],[18],和ConvS2S[9] …
    3 Model Architecture(模型结构)大多数有竞争力的序列转换模型都有encoder-decoder结构构。这 …
  2. 答:惠达卫浴的产品不错,家里是前年购买的,当时是花洒和马桶一起买的,到现在用了2年多了,花洒还和新的差不多
  3. 答:在Attention is all you need论文中提出的Transformer。它的一个TensorFlow实现可以作为Tensor2Tensor包的一部分。哈佛大学的NLP小组创建了一个使用PyTorch实现注释该论文的指南。在...
  4. 答:详解Transformer (论文Attention Is All You Need). 正如论文的题目所说的,Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN,整个网络结构完全是由Attention机制组成。. 更准确地讲,Transformer由且
  5. 答:2019年11月16日论文《Attention Is All You Need》简称Transformer,作者Ashish Vaswani(Google Brain),经典的自注意力论文。 2. 摘要 ...
  6. 答:transformer 的并行化主要体现在self- attention 模块上,在encod er 端其可以并... 论文 名: Attention Is All You Need 论文 作者:Ash is h Vaswani 等期刊/会议名
  7. 答:惠达卫浴的产品不错,家里是前年购买的,当时是花洒和马桶一起买的,到现在用了2年多了,花洒还和新的差不多
  8. 答:详解Transformer (论文Attention Is All You Need). 正如论文的题目所说的,Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN,整个网络结构完全是由Attention机制组成。. 更准确地讲,Transformer由且仅由self-Attenion和Feed Forward work组成。. 一个基于Transformer …
问:attention机制什么时候被提出
  1. 答:2015年Dzmitry Bahdanau, Kyunghyun Cho, Yoshua Bengio发表的论文《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》中首次提出Attention机制.
问:Attention 机制在文本分类中都有哪些成功的应用
  1. 答:是同一个属性 对你这个图的数据,简单的理解是:对n行大小这么多个文本,提取13维特征(列的维数为13,同时同一列表示每个文本提取的相同属性的特征),构成特征集进行二分类(这里标号只有+1、-1所以说这么多文章分成两类)。
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