深度学习中的Attention机制
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了深度学习中的Attention机制相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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【文末有彩蛋!】
推荐阅读时间:8min~13min
主要内容:简介明了的讲解一些Attention Model的套路和理论
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作者:YBB
单位:清华大学研究生
attention其实就是一个加权平均。
attention处理的问题,往往面临的是这样一个场景:
如何计算得到alpha(i),一般分为两个步骤:
那么如何设计step 1中的打分函数
其中General Attention并不常见,(可能笔者读的paper不够多,目前还没有遇到过)因此在这里不做介绍。接下来详细介绍下Location-based Attention和Concatenation-based Attention的设计。
具体我们来举几个例子,可能具体实现上,有略微区别,不过都大同小异:
Example 1:A Context-aware Attention Network for Interactive Interactive Question Answering_KDD2017
Example 2:Dynamic Attention Deep Model for Article Recommendation by Learning Human Editors’ Demonstration_KDD2017
具体我们来举几个例子,可能具体实现上,有略微区别,不过都大同小异:
Example 1:Attentive Collaborative Filtering Multimedia Recommendation with Item- and Component-Level Attention_sigir17
Example 3:Dipole Diagnosis Prediction in Healthcare via Attention-based Bidirectional Recurrent Neural Network_2017KDD
Example 4:Enhancing Recurrent Neural Networks with Positional Attention for Question Answering_SIGIR2017
Example 5:Learning to Generate Rock Descriptions from Multivariate Well Logs with Hierarchical Attention_2017KDD
Example 6:Reasoning about entailment with neural attention_ICLR2016
看到这里相信大家对于attention有了较为直观的感觉,其实套路都差不太多,看各家paper给出的公式也都差不多,具体是结合问题,怎么去设计这个attention向量,怎么去说故事罢了。
这里举几个例子(不具体展开讲公式),比如:
Example 1:A Context-aware Attention Network for Interactive Interactive Question Answering_KDD2017
Example 2:Leveraging Contextual Sentence Relations for Extractive Summarization Using a Neural Attention Model_SIGIR2017
Example 3: Learning to Generate Rock Descriptions from Multivariate Well Logs with Hierarchical Attention_2017KDD
Example 4:Attentive Collaborative Filtering Multimedia Recommendation with Item- and Component-Level Attention_sigir17
目前来看,attention的套路还是很固定的,主要的关键点是如何结合具体问题,设计出你想要关心的attention,既ht,然后将ht加入到model中去,作为计算score的依据。
以上是关于深度学习中的Attention机制的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
《自然语言处理实战入门》深度学习基础 ---- attention 注意力机制 ,Transformer 深度解析与学习材料汇总
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