请你说说Attention Model

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请你说说Attention Model

attention从人获取信息的角度来讲,就是人目之所见是不平等的,人的目光聚焦的地方是最关注的,而余光虽然在视野范围内,但是不会引起关注。 NLP中seq2seq解决序列到序列的问题,常常将源序列编码为一个固定的向量,当解码时,无论当前输入是什么都使用这个固定的编码向量合并解码。 因此,解码时对编码上下文无差别处理,效果不佳,考虑了太多无关的信息。 因此提出带attention的seq2seq,从此,编码状态作为K,V,解码时输入作为Q,通过计算attention,得到一个加权的状态,这个状态是与当前输入更相关的编码信息,其中可能忽略了一些不重要的信息。 transformer 引入self-attention,不在需要串行的计算,而是一次并行计算就可以得到输入词元间互相的注意力分数。
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