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自然语言处理中的注意力机制是干什么的?

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 谈神经网络中注意力机制的论文和博客都不少,但很多人还是不知道从哪看起。于是,在国外问答网站Quora上就有了这个问题:如何在自然语言处理中引入注意力机制? Quora自家负责NLP和ML的技术主管Nikhil Dandekar做出了一个简要的回答: 概括地说,在神经网络实现预测任务时,引入注意力机制能使训练重点集中在输入数据的相关部分,忽略无关部分。 注意力是指人的心理活动指向和集中于某种事物的能力。比如说,你将很长的一句话人工从一种语言翻译到另一种语言,在任何时候,你最关注的都是当时正在翻译的词或短语,与它在句子中的位置无关。在神经网络中引入注意力机制,就让它也学会了人类这种做法。 注意力机制最经常被用于序列转换(Seq-to-Seq)模型中。如果不引入注意力机制,模型只能以单个隐藏状态单元,如下

深度学习进化编年大事记

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 本文作者Andrew Fogg,可视化网页抓取网站Import.io的联合创始人。这篇文章阐明了人工智能、机器学习与深度学习的关系,进而讲述深度学习成长史,带你一文入门深度学习。 当你听到“深度学习”时,可以想象一个巨大的深度神经网络。“深度”指的是层数,媒体经常采用这种说法。 ——杰夫·迪恩 人工智能、机器学习和深度学习这三个词经常被互换,但它们的含义并不相同。我们用一张图概括三者关系—— △人工智能、机器学习与深度学习之间的关系 人工智能的定义颇具争议,一种说法就是“与人类思考方式相似的计算机程序”。根据应用范围的大小,我们将它分为通用型和应用型(应用范围窄)人工智能。 Google Trends数据显示,自2015年起,“机器学习”的搜索热度超过人工智能本身。机器学习是指在没有提供明确程序的情况

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