文件名称:
nlp中的Attention注意力机制+Transformer详解
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文件大小: 730kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-24
详细说明：根据通用近似定理，前馈网络和循环网络都有很强的能力。但为什么还要引入注意力机制呢？计算能力的限制：当要记住很多“信息“，模型就要变得更复杂，然而目前计算能力依然是限制神经网络发展的瓶颈。优化算法的限制：虽然局部连接、权重共享以及pooling等优化操作可以让神经网络变得简单一些，有效缓解模型复杂度和表达能力之间的矛盾；但是，如循环神经网络中的长距离以来问题，信息“记忆”能力并不高。可以借助人脑处理信息过载的方式，例如Attention机制可以提高神经网络处理信息的能力。当用神经网络来处理大量的输入信息时，也可以借鉴人脑的注意力机制，只选择一些关键的信息输入进行处理，来提高神经网络的效率。按照认
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