attention计算主要分为三步:第一步，是将Query和每个Key进行相似度计算得到权重，常用的相似度函数有点积，拼接，感知机等；第二步，一般是使用一个softmax函数对这些权重进行归一化；最后，将权重和相应的键值V...

使用softmax计算权重得分,再与value(encoder输出h)相乘得到最后的向量.(attention的机制像极了key-value记忆网络的原理,或者更准确的说是key-value记忆网络像极了attention的机制,使用query与key做匹配运算,求得相关度得分,然...

注意力机制在NLP领域被真正的发扬光大，其具有参数少、速度快、效果好的特点，如2018年的BERT、GPT领跑各项NLP任务效果。由此在此领域，transformer和attention结构受到了极大的重视。第二步：使用权重对Value进行加权求和从而...

给定一组向量集合values，以及查询向量query，我们根据query向量去计算values加权和，即成为attention机制。attention的重点即为求这个集合values中每个value的权值。我们也称attention的机制叫做query的输出关注了（考虑到了）原文的不...

所谓Attention机制，便是聚焦于局部信息的机制，比如图像中的某一个图像区域。随着任务的变化，注意力区域往往会发生变化。面对上面这样的一张图，如果你只是从整体来看，只看到了很多人头，但是你拉近一个一个仔细看就了不得...

具体数学形式表示如下：注意力机制主要体现在系数上，其反映对于一次查询当前资源中不同数据的重要程度，通过softmax等形式计算出该系数；实现聚焦重要数据，忽略不相关数据的注意力作用理解：softattention通过softmax获...

最开始attention机制在CV领域被提出来,但后面广泛应用在NLP领域。需要注意的是,注意力机制是一种通用的思想和技术,不依赖于任何模型,换句话说,注意力机制可以用于任何模型。只是我们介绍注意力机制的时候更多会用encoder-decoder框架做介绍...

基本思想就是，打破了传统编码器-解码器结构在编解码时都依赖于内部一个固定长度向量的。Attention的实现是通过保留LSTM编码器对输入蓄力的中间输出结果，然后训练一个模型来对这些输入进行选择性的学习...

Attention解决了RNN不能并行计算的问题。Attention机制每一步计算不依赖于上一步的计算结果,因此可以和CNN一样并行处理。效果好在Attention机制引入之前,有一个问题大家一直很苦恼:长距离的信息会被弱化,就好像记忆能力弱的人,记...

接着attention机制被广泛应用在基于RNN/CNN等神经网络模型的各种NLP任务中。2017年，google机器翻译团队发表的《Attentionisallyouneed》中大量使用了自注意力（self-attention）机制来学习文本表示。自注意力机制也成为了...