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  • “基于门控卷积与层次注意力机制的多语义词向量计算方法”一文的源码,有源码,有真相。 gthub链接地址:地址 使用本代码请注明引用: “柳杨, 吉立新, 黄瑞阳,等. 基于门控卷积机制与层次注意力机制的多...

    code-for-Multi-sense-Word-Embedding

    “基于门控卷积与层次注意力机制的多语义词向量计算方法”一文的源码,有源码,有真相。

    gthub链接地址:地址

    • 使用本代码请注明引用:

    • “柳杨, 吉立新, 黄瑞阳,等. 基于门控卷积机制与层次注意力机制的多语义词向量计算方法[J]. 中文信息学报, 2018(7).”

    • ...抱歉临近毕业事情较多,代码太多、太乱,忙完这些事情有空再整理上传

    • ...百忙之中抽空翻了翻代码,凭着仅存的记忆注释、整理并上传了一些,不知道对不对。。。

    • ...所以说同志们写代码的时候一定要命名好、做好注释。。。否则你绝对不知道你之前写的什么玩意儿。。。(这是我研一写的,写的贼low,因为临近毕业,忙着改其他小论文,没来得及改源码,欢迎有兴趣的同学folk和贡献自己的力量)

    • ...PS:写代码的时候一定要以一定的规范和标准,否则代码执行效率差、并且可读性差

    • ...PS:emmm,也不知道写了些什么玩意儿,有没有人看。。。欢迎讨论!

      • e-mail:fabyangliu@hotmail.com
      • RG也可以,还是这个邮箱;
      • 原论文邮箱也可以,虽然已经不怎么用了...
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  • 为了验证本文提出层次注意力机制的合理性与可解释性,本文将层次注意力机制学习到的权重进行可视化,从个体移动行为的空间交互视角进行解读,并与统计生成的频繁模式进行对照分析,如图6与7所示。 图6. 个体移动的...

    内容导读

    人类移动行为预测对传染病建模,位置服务,智能交通规划等具有重要意义。目前,人类移动行为预测的研究主要集中在依赖移动轨迹中的短期时间依赖,对个体即将访问的下一地点进行预测。然而,个体移动目的地的长时间序列预测,如一天、一周内依次访问了哪些地点,对于基于位置的长期规划亦具有应用价值。实际上,长期依赖普遍存在于人类移动行为中,即在不同时间尺度上(天、周、甚至月)展现出相关联的移动规律。如何综合利用移动行为中的长短期依赖,对个体的移动轨迹进行长短期预测值得探讨。为此,本研究将个体出行的周期模式嵌入到深度模型设计中,提出一种基于天与周的层次时间注意力机制的个体移动行为预测模型,实现移动轨迹的长短期预测。基于天的时间注意力机制用于动态地识别出哪些地点在个体每天的移动轨迹中比较重要,而基于周的时间注意力机制用于识别出哪些天在个体每周的移动轨迹中更重要。对于不同出行熵与平均出行序列长度的3组个体移动轨迹数据集,我们的模型较4种基线模型有显著性能提升。同时,实验表明该模型有助于打开深度学习的黑箱,使深度学习模型显式地发掘个体移动行为中的周期规律和频繁模式。

    背景和挑战

    大数据时代促进了人类移动行为的研究。GPS、手机移动、交通刷卡等泛在位置数据记录下个体在什么时间去了什么地点,而社交媒体、信用卡、移动支付等数据进一步描述着个体行为的语义,即具体做了什么事情。基于上述数据,国内外学者就个体移动行为预测开展了大量有意的探索,并在智能交通系统、基于位置的广告投放等诸多场景得以应用。然而,个体移动轨迹预测仍然存在一定的挑战,原因如下

    1. 长短期依赖普遍存在于个体移动轨迹中。个体即将访问的地点不仅取决于个体当前所在位置,而且与个体每天、每周节律性的移动规律有关。

    2. 个体访问地点之间的依赖关系通常会随着访问地点的上下文环境和时间而改变的,需要在多段出行行为的上下文中考虑当前出行行为。

    3. 外部因素会影响个体出行,例如天气、情绪,个体之间的相互作用等。

    目前,关于移动行为预测的研究多专注于使用个体移动轨迹中的短期依赖来进行短期预测,而忽略了历史移动模式中长期依赖关系。马尔可夫链广泛应用于位置预测,但受限于当前状态仅与有限前序时间有关的假设及显式特征建模的局限性,模型精度有限且对长时间序列建模能力不足。长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)虽然以数据驱动的方式自动学习时序规律,但随着输入序列长度的增加,有效捕获长期依赖变得困难。同时,LSTM无法揭示黑盒模型中隐藏的移动规律,而这些规律对理解移动行为、分析移动偏好及管理目标需求十分关键。针对上述挑战与不足,本文提出一种基于层次时间注意力机制的LSTM 编解码模型,利用个体移动轨迹中的长短期依赖关系预测个体的长短期(一天或一周)移动行为。

    研究数据和数据预处理

    相比于常用的出租车轨迹数据,私家车轨迹数据更能反应个体的移动出行规律。本文使用的私家车轨迹数据集中共包含49名志愿者一年期间的驾驶轨迹。每条轨迹记录了个体每次出行对应的GPS坐标和时间。本研究只保留每条轨迹的起始点(Origin)和终止点(Destination),然后把每天多条轨迹对应的起始点和终止点(OD)按照时间依次组织成序列,来表达个体每天出行的轨迹序列。利用信息熵,同时考虑到轨迹的连续性和完整性,本文选取3名具有不同出行不确定性水平等级的志愿者轨迹数据集进行模型评价和分析。其统计信息如表1所示,其对应的轨迹、OD点之间的交互及热点访问区域如图1所示

    表1. 3名志愿者一年驾驶轨迹的统计信息

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    图1. 轨迹、OD点对交互及访问热点区域的

    地图可视化

    研究方法

    本文提出的层次时间注意力模型框架如图2所示,详细的层次注意力机制如图3所示。具体算法细节请参考原文。

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    图2. 本文提出的个体位置序列预测框架

    在该框架中模型的输入是个体访问的位置序列及每个位置对应的相关信息(如时间戳,天气等);模型包含两个LSTM,编码的LSTM用于提取输入位置序列的特征,解码的LSTM用于对未来的位置序列进行预测,编码和解码之间的注意力机制是为了动态地捕捉到待预测位置与输入位置序列之间的依赖强弱;模型的输出是个体即将访问的位置序列。

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    图3. 本文层次时间注意力机制的网络结构

    层次时间注意力机制包含局部时间注意力和全局时间注意力。局部时间注意力机制可以通过权重分配的方式来动态地标定出每个位置在当天的所有位置序列中的相对重要程度;全局时间注意机制可以识别出各天的位置序列对于待预测目标位置的相对重要程度。

    研究结果

    1.不同模型精度对比

    为了验证本文模型的有效性,将本文提出的模型与Markov Chain (MC)、LSTM、LSTM Encoder-Decoder (ED)和Temporal Attention-based LSTM Encoder-Decoder (TAED)进行对比。实验采用的评价指标包括平均相对误差 (MRE)平均准确度 (MA)平均召回率 (MR),实验结果如表2所示。

    表 2. 五次重复实验的模型性能对比

    (包括最优性能、均值及标准差)

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    实验结果表明本文的模型在3个数据集上均优于对比模型。同时,可以发现在位置序列预测中,马尔科夫链模型因其捕捉长期依赖能力受限,其多项指标均较大地落后于其他对比模型。该结果也反映了长期依赖在位置序列预测中的重要性

    2.模型在不同长度的轨迹序列上表现对比

    模型在不同输入长度的轨迹序列上的对比结果如图4所示。从图4可以看出,在不同输入长度的轨迹序列上,本文提出的模型平均相对误差(MRE)更小。同时,各模型的性能并没有随着输入序列长度的增长而显著地降低,意味着个体移动行为的可预测性不仅受输入序列长度的影响。实际上,个体移动位置序列包含的信息熵,不同位置之间依赖关系的强弱,依赖的距离大小等都会影响可预测性。

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    图4. 不同长度位置序列输入的模型性能对比

    (趋势曲线采用三次多项式曲线弥合)

    模型在输出不同长度的轨迹序列上的对比结果如图5所示。从图5可以看出,在预测不同长度的轨迹序列时,本文提出的模型平均相对误差(MRE)更小。同时,个体即将访问的位置序列的长短不同可能代表不同的出行模式及不同的可预测性。例如,个体每天访问很多不同的地点和只访问固定的个别地点,其移动模式及可预测性是不同的。本文模型在预测个体即将访问不同长度的位置序列中表现较好,表明其可以预测不同长度位置序列及出行模式。

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    图5. 不同长度位置序列输出的模型性能对比

    (趋势曲线采用二次多项式曲线弥合)

    3.层次时间注意力机制的可视化与分析

    于移动行为存在一定的节律模式及时空关联关系,通常在预测某一天(如星期二)去某一个地点A时,每周中各天与待预测天(星期二)之间的依赖程度不同,每天中各个地点与待预测地点之间的依赖程度也不同。层次时间注意力机制通过设置不同的权重来表示地点与地点之间,天与天之间的依赖强弱,权重越大表示依赖程度越大。为了验证本文提出层次注意力机制的合理性与可解释性,本文将层次注意力机制学习到的权重进行可视化,从个体移动行为的空间交互视角进行解读,并与统计生成的频繁模式进行对照分析,如图6与7所示。

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    图6. 个体移动的频繁模式。(a)个体访问过的所有位置(格网形式表达)及位置之间的有向连接;(b)不位置之间访问频次的网络化表达,图中黑色边越粗表明个体先后访问该边对应的两个节点位置的频次越多;(c)个体频繁访问子区域内的位置格网编码及主要位置间交互的地图可视化。图(b)中的节点对应的物理空间位置如图(c)中显示。图(b)和图(c)只显示了图(a)中访问频次大于2的位置。

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    图7. (a)星期天37号点与各天中其他点的关联强弱。位置(网格)序列上的蓝色越深表明访问该位置之后在星期天访问37号点的概率越大,一周每一天对应的格子上红色越深表明该天包含更多与目标位置强关联的位置;(b)的权重矩阵反映了在预测目标37号点时,本文模型捕捉到的每天中各个地点的重要性以及每天的重要性。蓝色越深表示该位置对于目标点预测越重要,红色越深表明该天对于目标点预测越重要。图中每行表示个体每天依次访问的起始点位置序列。

    针对示例数据,本研究首先通过出行频次分析来得到各个地点之间的相互依赖强弱(如图6所示)。从图6可以看出,37号点和38、41、31号点依赖较强。本文提出的模型(如图7(b))在预测37号点的时候,也捕捉到了这样的依赖关系,权重最强的也对应38、41、31号点。通过FP-Growth算法,本文计算个体出行的时空频繁模式(如图7(a))。从图7(a)可以看出 37号点和星期天的依赖关系高于其他天,本文提出的模型(图7(b))也识别出了这一时间依赖。因此,本文模型有助于打开深度学习的黑箱子,可解释地识别出不同位置与待预测位置之间的依赖强弱,从而在预测个体移动行为的同时,显式地给出个体移动过程中周期性和频繁模式。

    总结和讨论

    本文提出了一种层次时间注意力机制,实现个体出行轨迹序列的长短期预测。本文提出的模型将个体出行的周期模式嵌入到深度模型设计中,可(1)大幅提升模型预测精度;(2)捕捉个体出行的周期规律和频繁模式。本文的研究强调了长短期依赖及周期性模型在个体移动位置预测中的重要性。

    未来潜在研究方向

    1. 通过多源数据融合,实现带有地理语义的群体移动行为预测。本文模型尚不能预测个体从未访问过的位置,未来的模型设计应结合地理语义信息,尝试学习个体出行的意图及偏好,实现对从未访问过位置的预测;本文模型依赖于个体长期观测数据,未来模型设计可以通过学习具有相似出行模式的群体移动行为,来满足对数据长度及模型冷启动的要求,实现群体出行的预测。

    2. 利用自注意力机制(self-attention),时间卷积(temporal CNN)等模型来提高当前模型的计算效率,同时保留模型可解释性。

    作者介绍

    桂志鹏,武汉大学遥感信息工程学院副教授。研究兴趣方向为社会地理计算及网络地理信息系统,特别是智能地理分析、时空数据挖掘与地理信息网络服务的理论方法、技术架构及应用。

    栗法,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室2016级博士生,2018-至今在美国劳伦斯伯克利国家实验室访学,研究方向为机器学习、因果论及其在地理信息科学和环境科学中的应用。

    参考文献

    Li, Fa & Gui, Zhipeng & Zhang, Zhaoyu & Peng, Dehua & Tian, Siyu & Yuan, Kunxiaojia & Sun, Yunzeng & Wu, Huayi & Gong, Jianya & Lei, Yichen. (2020). A hierarchical temporal attention-based LSTM encoder-decoder model for individual location sequence prediction. Neurocomputing, 2020, 403, 153-166. DOI: 10.1016/j.neucom.2020.03.080  

    论文链接:

    https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231220304677

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    素材来源:Luojia-STC

    材料整理:桂志鹏、栗法

    内容排版:薄璐佳

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  • 注意力Attention机制

    2020-02-11 11:11:41
    从池化的视角理解注意力机制注意力机制是一种对输入(键项和值项)分配偏好(注意力权重)的通用池化方法。 通用池化:注意力机制通常是含参数的,...层次注意力池化(查询项:q,键项:k,值项:v) ...

    一、注意力机制的提出背景和思想,解决哪方面的问题

    attention机制:一种能让模型对重要信息重点关注,并充分学习吸收的技术,它不是一个完整的模型,是一种机制,能够作用于任何序列模型中。

    计算相似度(score)

    二、有哪几种注意力机制,公式是什么

    multi-head self-attention计算公式:

    输出向量序列:

    encoder-decoder attention

    背景变量:

    三、分别的应用场景是什么

    encoder-decoder attention: seq2seq序列生成模型中;文本分类模型;

    multi-head self-attention: transformer模型;

     

     

     

     

     

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  • 文章目录产生原因注意力机制类型最大池化与平均池化的注意力机制注意力池化层次池化- 引入时序,更新V循环池化 引入时序更新Q多头注意力池化基于多头注意力的变换器注意力机制的研究进展(待更)注意力机制的好处 ...

    产生原因

    受到人类注意力机制的启发。人们在进行观察图像的时候,其实并不是一次就把整幅图像的每个位置像素都看过,大多是根据需求将注意力集中到图像的特定部分。而且人类会根据之前观察的图像学习到未来要观察图像注意力应该集中的位置。

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    注意力机制类型

    注意力机制其实也是一种池化,是一种对输入分配偏好的通用池化方法,通常是含常数的,也可以带来非参数模型。注意力机制可以分为三步:一是信息输入;二是计算注意力分布α;三是根据注意力分布α 来计算输入信息的加权平均。

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    最常用的形式是通过query(问询矩阵)*key(比如用rnn的隐藏层ht加入全连接生成或者用lstm的细胞状态全连接生成) 对两个矩阵点乘的结果(标准化)套入softmax进行生成概率分布,再于value 矩阵相乘的得到包含注意力机制的词/句子表示。

    比如输入是the food is good but the service is bad 这个文本做情感分类,如果问的是食物的情感,则通过query embedding加大注意力在前四个词语(通过概率的数值加大前面四个词的比重)而尽可能忽略but后面的词语。如果问的是服务,则尽可能忽略but前面的词语,实现形式是通过问题生成query embedding作为Q矩阵与键K矩阵相乘经过softmax得到每个词的注意力权重(其实这是一种概率的体现), 再与V值矩阵相乘得到注意力机制的表示。该例子:对注意力可视化如下:

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    最大池化与平均池化的注意力机制

    最大池化容易过拟合,平均池化容易欠拟合

    最早的注意力机制其实是一种平均池化:
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    注意力池化

    attention base RNN: seq2seq 模型:
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    上图为双向rnn作为encoder, 经过编码后再塞进去基于RNN的decoder。
    需要初始化的值: s0, y0,h0(正向,反向两个)。st是新的decoder中的隐状态。
    seq2seq的理解:主要是生成模型的一种。比如“知识就是力量”这个句子经过decode后,是c,c生成s0,s1=f(y0,s0,c), y1=f(s1,c,y0). 注意力机制让其先集中翻译知识,输出knowledge,作为y0,进一步再翻译下面的。

    层次池化- 引入时序,更新V

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    应用:文本分类/句子情感分析

    循环池化 引入时序更新Q

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    深度学习主要是对端对端对训练。但该论文需要提供中间步骤的标签;先根据query获得最接近的句子1,再根据句子1找句子2,句子2中的实体得到答案。

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    多头注意力池化

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    逻辑:通过全连接层做不同的子空间变换,再连接起来。允许模型在不同子空间学习信息,另外一点是这个过程是可以并行计算的。Q每一行都是一个词的表征; dk: the square root of the dimension of the key vectors.

    更细节解释:
    输入X的维度 [batch_size, length, embedding_size]
    W [embedding_size, hidden_size]
    Q or V or K=WX [batch_size, length, hidden_size]
    多头Q = [batch_size, length, h, embedding_size/h],
    转置 [batch_size, h, length, embedding_size/h],
    h头,则h次缩放点积
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    词嵌入的维度要可以整除头的个数。

    生成多个q,k,v; 并不share权重,每个头都不一样;每个头的维度: [wocab_length, embedding_dim/h]

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    1. It expands the model’s ability to focus on different positions. Yes, in the example above, z1 contains a little bit of every other encoding, but it could be dominated by the the actual word itself. It would be useful if we’re translating a sentence like “The animal didn’t cross the street because it was too tired”, we would want to know which word “it” refers to.

      多头在解决指代关系更强;

    2. It gives the attention layer multiple “representation subspaces”. As we’ll see next, with multi-headed attention we have not only one, but multiple sets of Query/Key/Value weight matrices (the Transformer uses eight attention heads, so we end up with eight sets for each encoder/decoder). Each of these sets is randomly initialized. Then, after training, each set is used to project the input embeddings (or vectors from lower encoders/decoders) into a different representation subspace.

    基于多头注意力的变换器

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    不用rnn cnn;就是基于很多线性变换,通过注意力构造很多的神经网络;
    编码器:输入200个词, 最后得到200个词的表征;

    解码器 生成模型;生成第一个。再生成第二个。。。在第n个词解码时对前五个词分配注意力机制;掩码变量;

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    注意力机制的研究进展(待更)

    Attention机制最早是在视觉图像领域提出来的,应该是在九几年思想就提出来了,但是真正火起来应该算是google mind团队的这篇论文《Recurrent Models of Visual Attention》[14],他们在RNN模型上使用了attention机制来进行图像分类。随后,Bahdanau等人在论文《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》 [1]中,使用类似attention的机制在机器翻译任务上将翻译和对齐同时进行,他们的工作算是是第一个提出attention机制应用到NLP领域中。接着类似的基于attention机制的RNN模型扩展开始应用到各种NLP任务中。

    注意力机制的好处

    1. 提高性能,提高审计网络的可解释性
    2. 克服递归神经网络RNN的一些挑战,随着输入长度增加性能下降,输入顺序不合理导致计算效率低下。

    最大的坏处是计算量。o(n^2d) n是文本长度 d是词的embedding 维度。

    注意力机制的变种

    硬性注意力

    之前提到的注意力是软性注意力,其选择的信息是所有输入信息在注意力 分布下的期望。还有一种注意力是只关注到某一个位置上的信息,叫做硬性注意力(hard attention)。硬性注意力有两种实现方式:
    (1)一种是选取最高概率的输入信息;
    (2)另一种硬性注意力可以通过在注意力分布式上随机采样的方式实现。硬性注意力模型的缺点:
    硬性注意力的一个缺点是基于最大采样或随机采样的方式来选择信息。因此最终的损失函数与注意力分布之间的函数关系不可导,因此无法使用在反向传播算法进行训练。为了使用反向传播算法,一般使用软性注意力来代替硬性注意力。硬性注意力需要通过强化学习来进行训练。——《神经网络与深度学习》

    键值对注意力

    即上图右边的键值对模式,此时Key!=Value,注意力函数变为:
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    多头注意力

    多头注意力(multi-head attention)是利用多个查询Q = [q1, · · · , qM],来平行地计算从输入信息中选取多个信息。每个注意力关注输入信息的不同部分,然后再进行拼接。多头的本质是多个独立的attention计算,作为一个集成的作用,防止过拟合。

    对于使用自注意力机制的原因,论文中提到主要从三个方面考虑(每一层的复杂度,是否可以并行,长距离依赖学习),并给出了和RNN,CNN计算复杂度的比较。

    1、可以看到,如果输入序列n小于表示维度d的话,每一层的时间复杂度self-attention是比较有优势的。当n比较大时,作者也给出了一种解决方案self-attention(restricted)即每个词不是和所有词计算attention,而是只与限制的r个词去计算attention(局部,例如Bert窗口+跳词)。

    2、在并行方面,多头attention和CNN一样不依赖于前一时刻的计算,可以很好的并行,优于RNN。

    3、在长距离依赖上,由于self-attention是每个词和所有词都要计算attention,所以不管他们中间有多长距离,最大的路径长度也都只是1。能够无视词之间的距离直接计算依赖关系,能够学习一个句子的内部结构。

    reference
    https://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/79208092?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=注意力机制&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allsobaiduweb~default-2-79208092.pc_search_result_hbase_insert&spm=1018.2226.3001.4187
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/53682800
    https://www.jianshu.com/p/f3a6fd73115f

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  • 点击上方“CVer”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达本文授权转载自:AI算法修炼营前面的话前面的文章中,我们关注了Non-local网络模块、视觉注意力机制在分类网络中的应用——SENet、SKNet、CBAM等、...
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  • 提出了一种层次注意力机制,在词级别和句子级别用两种注意力机制来选择重要信息。之前的文本分类忽视了不同句子和不同词语对文本分类重要性不同,是隐式去学习到这点,但文本过大时可能会覆盖重要词句的贡献,所以...
  • 文献中主要讨论了层次注意力机制在文本分类中的应用,这里的两层神经网络模型结构基本相同 首先通过word_embedding将每一个句子的单词映射成embedding向量,输入到神经网络当中, 此处为双向GRU网络,然后加入...
  • 反射机制是一种RTTI(运行时类型识别),提出反射机制的目的有很多,如系统异常处理等底层操作就依赖于反射机制,这里不讨论反射机制层次的原理,将注意力放在反射机制对应用层面编程的巨大作用 所谓的运行时,即...
  • 自然语言和深度学习、神经网络、seq2seq、注意力机制、预训练模型全覆盖 轻松上手Flink的实践指南 用有限的篇幅讲透了JDK的源码 MyBatisDubboRocketMQ全解析,深入理解微服务、弹性架构、分布式、通信协议 讲解...
  • 然而,Transformer中密集的注意力机制无法利用自然语言中的内在结构。这篇文章提出了一种新的Transfomer架构—Combiner模型,可以从自然语言中学习树状结构的注意力模式,从而增强了模型的可解释性。二、方法介绍...
  • 关注微信公众号:人工智能前沿讲习重磅干货,第一时间送达最近两年,自注意力机制、图和关系网络等模型在NLP领域刮起了一阵旋风,基于这些模型的Transformer、BERT、MASS等框架已逐渐成为NLP的主流方法。这些模型在...
  • 4 Model Architecture 4 Model Architecture ...个性化的注意力机制使用注意力机制致力于记忆用户选择的特定领域,允许系统学习各个领域的语义表示通过领域的词嵌入。我们将展示,结合个...

空空如也

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层次注意力机制