nlp中的Attention注意力机制+Transformer详解

上传者: 38721691 | 上传时间: 2021-11-28 19:26:14 | 文件大小: 729KB | 文件类型: -
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

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