attention注意力机制是什么时候由谁提出的
时间: 2023-07-11 15:59:15 浏览: 50
注意力机制(Attention Mechanism)是一种类似于人类感知注意力机制的模型,在机器翻译、语音识别、图像处理等领域广泛应用。Attention机制的提出者并不唯一,以下是一些重要的里程碑:
- 2014年,Google的研究人员Dzmitry Bahdanau等人在论文《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》中,首次将注意力机制引入到机器翻译模型中。
- 2015年,微软研究院的研究人员Xu Kelvin等人在论文《Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention》中,将注意力机制应用于图像描述生成领域。
- 2016年,Google的研究人员Ashish Vaswani等人在论文《Attention Is All You Need》中,提出了一种基于注意力机制的新型神经网络模型——Transformer,用于进行自然语言处理任务。
注意力机制的发展至今已经成为深度学习领域的重要研究方向之一,有越来越多的学者在这个领域进行研究。
相关问题
Dual Attention注意力机制
Dual Attention注意力机制是一种用于图像分割任务的注意力机制,旨在捕捉图像中的空间和通道依赖性。它由两个并行的注意力模块组成,分别是位置注意力模块(Position Attention Module,PAM)和通道注意力模块(Channel Attention Module,CAM)。
PAM主要通过特征图的内积来计算位置注意力,建模像素之间的全局关系。然而,当特征图很大时,PAM会导致较高的GPU内存和计算成本。为了解决这个问题,作者提出了紧凑型位置注意力模块(Compact Position Attention Module,CPAM)。CPAM通过金字塔池化构建了每个像素与几个聚集中心之间的关系,将这些池化特征进行拼接,然后进行自注意力计算,从而在一定程度上减少了运算量和内存消耗。
同时,CAM用于捕捉通道依赖性,即对于每个通道的特征图,CAM会根据通道之间的相似性来分配权重。这样可以让模型更加关注重要的通道信息,提升图像分割的性能。
因此,Dual Attention注意力机制通过结合PAM和CAM模块,能够同时捕捉到空间和通道之间的依赖关系,从而提高图像分割的准确性和性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
Self-Attention自注意力机制
Self-Attention自注意力机制是一种用于处理序列数据的机制,最初在Transformer模型中提出并广泛应用于自然语言处理任务。它通过计算输入序列中每个元素与其他元素之间的相关性来获取上下文信息。
Self-Attention机制的核心思想是将输入序列中的每个元素都看作是查询(Q)、键(K)和值(V)三个向量。通过计算查询与键的相似度得到注意力权重,再将注意力权重与值进行加权求和得到输出。具体的计算过程如下:
1. 首先,通过将输入序列与三个可学习的权重矩阵相乘,分别得到查询向量Q、键向量K和值向量V。
2. 接下来,计算查询向量Q与键向量K之间的相似度。常用的计算方法是使用点积或者缩放点积(scaled dot-product)计算相似度。
3. 将相似度除以一个缩放因子,然后经过softmax函数得到注意力权重。注意力权重表示了每个元素对其他元素的重要程度。
4. 最后,将注意力权重与值向量V进行加权求和,得到自注意力机制的输出。
Self-Attention机制的优势在于能够捕捉输入序列中不同元素之间的长距离依赖关系,从而更好地理解序列中的上下文信息。它在机器翻译、文本生成等任务中取得了很好的效果。