目前主流的attention方法都有哪些?
发布网友
发布时间：2022-04-24 03:51
共4个回答
好二三四
时间：2022-06-15 11:53
attention是一个名词，意思是注意力、关心、口令立正，attention这个单词可以划分为几个音节呢？我们一起来看一看，这个单词一共可以划分为三个音节【at】【ten】和【tion】，第一个音节at的发音为【?】，而第二个音节ten的发音为【ten】，而第三个音节tion的发音为【?n】，合在一起的话这个单词的发音就是【??ten?n】，我们再看一下用法，attention作为注意力、关心、立正的意思来使用；
例如在下面这两个句子里，I couldn't give the programme，my undivided attention . 我不能一心一意地关注这个方案，If we don't keep bringing，this to the attention of the people，nothing will be done.如果我们无法让公众保持对此事的关注，那就将一事无成，在这两个句子中，attention都指的是注意力，attention还有一个短语，pay more attention to，指的是更加注意，These tours may awaken people，to pay more attention to long standing poverty，or the effects of war. 这些旅行可能会唤醒人们，来更多地关注长期的贫困或战争的影响，attention这个单词你学会了吗？
热心网友
时间：2022-06-15 09:01
首先是Object Recognition。是因为模型结合了CNN，RNN 和 Reinforcement Learning，来解决问题。并且在其上对它进行很大程度了改进，并引入了weakly supervised的因素；然后是Image Caption。Xu在ICML上的 Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention可谓应用Attetion来解image caption的经典。再是NLP中的MachinTranslation. 前面的工作都是用时序地进行Attention来关注一幅图像的不同位置区域。类比sequence问题，也就顺理成章地用在Machine Translation上了。划重点来说attention机制听起来高达上，其实就是学出一个权重分布，再拿这个权重分布施加在原来的特征之上，就可以叫attention。当然这个加权可以是保留所有分量均做加权（即soft attention）；也可以是在分布中以某种采样策略选取部分分量（即hard attention）。
热心网友
时间：2022-06-15 10:19
注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型的身影。所以，了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很大的必要。人类的视觉注意力从注意力模型的命名方式看，很明显其借鉴了人类的注意力机制，因此，我们首先简单介绍人类视觉的选择性注意力机制。视觉注意力机制是人类视觉所特有的大脑信号处理机制。这是人类利用有限的注意力资源从大量信息中快速筛选出高价值信息的手段，是人类在长期进化中形成的一种生存机制，人类视觉注意力机制极大地提高了视觉信息处理的效率与准确性。然后Encoder-Decoder框架可以看作是一种深度学习领域的研究模式，应用场景异常广泛。图2是文本处理领域里常用的Encoder-Decoder框架最抽象的一种表示。Attention模型以机器翻译作为例子讲解最常见的Soft Attention模型的基本原理，之后抛离Encoder-Decoder框架抽象出了注意力机制的本质思想，然后简单介绍最近广为使用的Self Attention的基本思路。一般在自然语言处理应用里会把Attention模型看作是输出Target句子中某个单词和输入Source句子每个单词的对齐模型，这是非常有道理的。况且可视化地展示了Encoder-Decoder框架中加入Attention机制后，当用户用语音说句子 how much would a woodchuck chuck 时，输入部分的声音特征信号和输出字符之间的注意力分配概率分布情况，颜色越深代表分配到的注意力概率越高。在某些场景下，Attention机制起到了将输出字符和输入语音信号进行对齐的功能。
热心网友
时间：2022-06-15 11:54
Attention是一种用于提升基于RNN（LSTM或GRU）的Encoder +Decoder模型的效果的的机制（Mechanism），一般称为Attention Mechanism。Attention Mechanism目前非常流行，广泛应用于机器翻译、语音识别、图像标注（Image Caption）等很多领域，之所以它这么受欢迎，是因为Attention给模型赋予了区分辨别的能力，例如，在机器翻译、语音识别应用中，为句子中的每个词赋予不同的权重，使神经网络模型的学习变得更加灵活（soft），Attention本身可以做为一种对齐关系，解释翻译输入/输出句子之间的对齐关系，解释模型到底学到了什么知识，为我们打开深度学习的黑箱，提供了一个窗口。简单来说有机器翻译、图像标注、蕴含关系推理、语音识别、文字摘要生成等。
