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解读注意力机制原理,教你使用Python实现深度学习模型

本文分享自华为云社区《使用Python实现深度学习模型:注意力机制(Attention)》,作者:Echo_Wish。 在深度学习的世界里,注意力机制(Attention Mechanism)是一种强大的技术,被广泛应用于自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域。它可以帮助模型在处理复杂任务时更加关注重要信息,从而提高性能。在本文中,我们将详细介绍注意力机制的原理,并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现一个简单的注意力机制模型。 1. 注意力机制简介 注意力机制最初是为了解决机器翻译中的长距离依赖问题而提出的。其核心思想是:在处理输入序列时,模型可以动态地为每个输入元素分配不同的重要性权重,使得模型能够更加关注与当前任务相关的信息。 1.1 注意力机制的基本原理 注意力机制通常包括以下几个步骤: 计算注意力得分:根据查询向量(Query)和键向量(Key)计算注意力得分。常用的方法包括点积注意力(Dot-Product Attention)和加性注意力(Additive Attention)。 计算注意力权重:将注意力得分通过 softmax 函数转化为...

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一、Pulsar存储架构简析 Pulsar作为新一代MQ中间件,在底层架构设计上充分贯彻了存算分离的思想,broker与Bookeeper两个组件独立部署,前者负责流量的调度、聚合、计算,后者负责数据的存储,这也契合了云原生下k8s大行其道的时代背景。Bookeeper又名Bookie ,是一个单独的存储引擎。在组件关系上,broker深度依赖Bookie,内部集成了 Bookie的client端,broker和Bookie之间基于TCP通信,使用protobuf。 Pulsar整体架构 消息流从client端发送到broker,经过broker的计算、转化、路由后再次被分发到具体的Bookie节点,一条消息被存储几份是可配置的。数据的高可用由broker来保障而非Bookie,Bookie只是一个简单的单机存储引擎。一般而言数据多副本有两种主要的分发方式:一种是基于主从模式,主节点在收到数据写入后,将数据二次分发到从节点,从节点的数据流源头只有主节点,可以存在多个从节点,这种架构典型实现有rocketMQ ,MySQL等;另一种方式是并行多份写入多份相同的数据,在接收到SDK侧数据...

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