注意力机制和转换器实例
时间: 2023-11-29 15:08:04 浏览: 43
注意力机制是一种在机器学习和自然语言处理中常用的技术,它模拟人类在处理信息时的注意力分配机制,可以帮助模型更好地理解输入数据中的关键信息。引用给出了一个可视化的Self Attention实例,图中展示了注意力矩阵的计算和权重分配过程,每个单词都会根据其与其他单词的相关性获得一个权重。
转换器(Transformer)是一种基于注意力机制的神经网络架构,被广泛用于自然语言处理任务,特别是机器翻译。转换器模型中引入了自注意力机制(Self Attention),它使得模型在处理输入序列时能够同时关注到不同位置的信息,从而提高了模型的性能和效果。引用和讨论了将注意力机制从传统的Encoder-Decoder框架中抽离出来,以及Self Attention在转换器中的应用。
总之,注意力机制是一种模拟人类注意力的技术,可以帮助模型更好地理解输入数据中的关键信息。转换器是一种基于注意力机制的神经网络架构,并引入了自注意力机制,用于提高模型在自然语言处理任务中的性能和效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习中的注意力机制(2017版)](https://blog.csdn.net/malefactor/article/details/78767781)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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