文章 2024-09-09 来自:开发者社区

深度学习中的注意力机制:提升模型性能的关键

在人工智能的长河中,深度学习以其强大的数据处理能力成为了时代的宠儿。然而,随着任务的复杂性增加,传统的深度学习模型开始显得力不从心。此时,注意力机制应运而生,它改变了模型处理信息的方式,使得深度学习的能力更上一层楼。 首先,让我们理解什么是注意力机制。你可以将它想象成一个过滤器,但它不...

文章 2022-06-13 来自:开发者社区

动手学深度学习(十四) NLP注意力机制和Seq2seq模型(下)

引入注意力机制的Seq2seq模型本节中将注意机制添加到sequence to sequence 模型中,以显式地使用权重聚合states。下图展示encoding 和decoding的模型结构,在时间步为t的时候。此刻attention layer保存着encodering看到的所有信息——即encoding的每一步输出。在decoding阶段,解码器的时刻的隐藏状态被当作query,enco....

动手学深度学习(十四) NLP注意力机制和Seq2seq模型(下)
文章 2022-06-13 来自:开发者社区

动手学深度学习(十四) NLP注意力机制和Seq2seq模型(上)

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 vector)来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时,背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输入信息以循环单位状态编码,然后将其传递给解码器以生成目标序列。然而这种结构存在着问题,尤其是RNN机制实际中存在长程梯度消失的问题,对于较长的句子,我们很难寄希望于将输入的序列转化为....

动手学深度学习(十四) NLP注意力机制和Seq2seq模型(上)

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