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《动手学习深度学习》之二：注意力机制和Seq2seq模型（打卡2.2）

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     2.注意力机制和Seq2seq模型 2.1.注意力机制 2.1.1.概念 2.1.2.框架 •不同的attetion layer的区别在于score函数的选择，在本节的其余部分，我们将讨论两个常用的注意层 Dot-product Attention 和 Multilayer ...

《动手学深度学习——机器翻译及相关技术，注意力机制与seq2seq模型，Transformer》笔记

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     动手学深度学习：机器翻译及相关技术，注意力机制与seq2seq模型，Transformer 初次学习机器翻译相关，把课程的概念题都记录一下。 目录： 1、机器翻译及相关技术 2、注意力机制与seq2seq模型 3、Transformer 1、机器...

《动手学深度学习》机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

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     注意力机制与Seq2seq模型；Transformer机器翻译及其相关技术编码器和解码器编码器解码器束搜索贪婪搜索束搜索注意力机制与Seq2Seq模型计算背景变量Transformer 机器翻译及其相关技术 机器翻译（MT）：将一段文本从一...

《动手学深度学习》task4——机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer笔记

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     系统学习《动手学深度学习》点击这里： 《动手学深度学习》task1_1 线性回归 《动手学深度学习》task1_2 Softmax与分类模型 《动手学深度学习》task1_3 多层感知机 ...《动手学深度学习》task4_2 注意力机制和Seq2se

《动手学深度学习Pytorch版》Task4-机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

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     机器翻译及相关技术 Task2中的循环神经网络部分，有实现预测歌词的功能。在那个任务中，训练数据的输入输出...注意力机制 在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量（context ve

动手学深度学习 Task04 机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

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     【一】机器翻译及相关技术 机器翻译（MT）： 将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出的是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与...

《动手学深度学习PyTorch版》打卡_Task4，机器翻译及相关技术，注意力机制与Seq2seq模型

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     最近参加了伯禹平台和Datawhale等举办的《动手学深度学习PyTorch版》课程，机器翻译及相关技术，注意力机制与Seq2seq模型做下笔记。 机器翻译和数据集 机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，...

《动手学深度学习》Task04：机器翻译及相关技术+注意力机制与Seq2seq模型+Transformer

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     文章目录1 机器翻译及相关技术1.1 机器翻译基本原理1.2 Encoder-Decoder1.3 Sequence to Sequence模型1.4 Beam Search2 注意力机制与Seq2seq模型2.1 注意力机制2.2 注意力机制的计算函数介绍2.3 引入注意力机制的Seq...

《动手学深度学习》Task04 ：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

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     注意力机制与Seq2seq模型；Transformer 1.机器翻译及相关技术 机器翻译和数据集 机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出...

《动手学深度学习：机器翻译及其相关技术；注意力机制与Seq2Seq模型；Transformer》

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     机器翻译 机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。...

《动手学深度学习》笔记 Task04 机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

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     机器翻译和数据集 机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器...Sequence to Sequence模型 模型： 训练预测 具体结构： Beam Search 简单greedy search：

深度学习入门-4（机器翻译，注意力机制和Seq2seq模型，Transformer）

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     深度学习入门-4（机器翻译，注意力机制和Seq2seq模型，Transformer）一、机器翻译1、机器翻译概念2、数据的处理3、机器翻译组成模块（1）Encoder-Decoder框架（编码器-解码器）（2）Sequence to Sequence模型（3）集...

动手入门深度学习笔记-机器翻译(注意力机制与Seq2seq模型,Transformer)

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     机器翻译 1.定义 将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言， 用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。...

深度学习（四）————机器翻译及相关技术、注意力机制与Seq2seq模型、Transformer

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     注意力机制与seq2seq模型 Transformer 机器翻译及相关技术 机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个...

注意力机制与Seq2seq模型；Transformer；；卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶

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     一.机器翻译及相关技术 机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列...

深度学习d4：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

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     机器翻译 指将一段文本从一种语言自动翻译到另一种语言 读取和预处理数据 # 将一个序列中所有的词记录在all_tokens中以便之后构造词典，然后在该序列后面添加PAD直到序列 # 长度变为max_seq_len，然后将序列保存在...

【动手学深度学习】(task1&2&3)注意力机制剖析

标签：   深度学习  人工智能  注意力机制

     自注意力和位置编码 - 在自注意力中，查询、键和值都来自同一组输入。 - 卷积神经网络和自注意力都拥有并行计算的优势，而且自注意力的最大路径长度最短。但是因为其计算复杂度是关于序列长度的二次方，所以在很长的...

深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：多头注意力（Multi-head Attention）

标签：   深度学习  自然语言处理  注意力机制

     在实践中，当给定相同的查询、键和值的集合时，我们希望模型可以基于相同的注意力机制学习到不同的行为， 然后将不同的行为作为知识组合起来， 捕获序列内各种范围的依赖关系 （例如，短距离依赖和长距离依赖关系）...

深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：自注意力（Self-attention）

标签：   深度学习  自然语言处理  注意力

     想象一下，有了注意力机制之后，我们将词元序列输入注意力池化中， 以便同一组词元同时充当查询、键和值。具体来说，将比较的是卷积神经网络、循环神经网络和自注意力这几个架构的计算复杂性、顺序操作和最大路径...

【深度学习】注意力机制

标签：   深度学习  人工智能

     注意力机制（Attention Mechanism）是一种在计算机科学和机器学习中常用的技术，可以使模型在处理序列数据时更加准确和有效。在传统的神经网络中，每个神经元的输出只依赖于前一层的所有神经元的输出，而在注意力...

Transformer：注意力机制（attention）和自注意力机制（self-attention）的学习总结

标签：   深度学习  人工智能  神经网络

     本文主要分为两个部分： 第一部分重点介绍了注意力机制的原理、公式演变、评分函数以及多头...第二部分重点介绍了自注意力机制的原理、优缺点以及和注意力机制的区别，并最后给出了单头和多头自注意力机制的图片示例。

学习Transformer：自注意力与多头自注意力的原理及实现

标签：   transformer  深度学习  计算机视觉

     自从Transformer[3]模型在NLP领域问世后，基于Transformer的深度学习模型性能逐渐在NLP和CV领域(Vision Transformer)取得了令人惊叹的提升。本文的主要目的是介绍经典Transformer模型和Vision Transformer的技术细节...

百面深度学习：基于度量学习的元学习模型

标签：   深度学习  度量学习  元学习

     Q2 如何用度量学习和注意力机制来改造基于最邻近的元学习方法？ 基于度量学习（Metric Learning）的元学习方法，是基于最邻近方法的元学习的延伸。 知识点： 灾难性忘却（catastrophic forgetting）、 度量学习、...

transformer学习之多头注意力机制

标签：   transformer  深度学习  人工智能

     之前我们也学习过了Seq2Seq，知道了把注意力机制加入到它后会使模型学习的更有效率，那么现在到了全部都由注意力机制构成的Transformer，它和Seq2Seq中加入的注意力有什么不同呢？ 不同点 Seq2Seq里的Attention ...

深入理解深度学习——Transformer：解码器（Decoder）的多头注意力层（Multi-headAttention）

标签：   深度学习  注意力  Attention

     多头注意力机制的第1步是创建查询矩阵、键矩阵和值矩阵。我们已知可以通过将输入矩阵乘以权重矩阵来创建查询矩阵、键矩阵和值矩阵。我们可以看到，每个解码器中的多头注意力层都有两个输入：一个来自带掩码的多头...

注意力机制学习（全公式）

标签：   学习  线性代数  机器学习

     原始数据点连成的线段如图中所示，使用Nadaraya-Watson插值拟合的和采用拉格朗日拟合曲线比较接近，在图中为连续光滑的曲线。==以后可能经常性的会求出随机变量的均值与方差进行比较以说明理论背后的逻辑。...

[课程笔记]（李沐-动手学深度学习）

标签：   深度学习  线性代数  几何学

     比如y=|x|的导数，可以在[-1,1]之间取任意值 将导数拓展到向量->梯度 第一种情况：y标量x向量 （y标量x向量）补充：内积 可以这样来理解向量内积：向量a、b的内积等于向量a在b方向的分量（或投影）与b的内积，当a...

经典神经网络论文超详细解读（七）——SENet（注意力机制）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）

标签：   神经网络  深度学习  计算机视觉

     SENet论文（《Squeeze-and-Excitation Networks》）超详细解读。翻译＋总结。文末有代码复现

【注意力机制】【Transformer】深度学习中的注意力机制详解、self-attention

标签：   深度学习  自然语言处理  人工智能

     无论是我们的语言处理、还是图像处理等，我们的输入都可以看作是一个向量。通过Model最终输出结果。这里，我们的vector大小是不会改变的。然而，我们有可能会遇到这样的情况：输入的sequence的长度是不定的怎么处理...

NLP学习—21.自注意力机制（Self-Attention）与Transformer详解

标签：   transformer  self-attention  自注意力机制

     文章目录引言一、Structure of Transformers二、Encoder Structure三、Self-attention and multi-head self-attention1.Self-attention2.multi-head self-attention四、Residuals , Add and Layer-Normalization五、...

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