注意力机制神经网络_注意力机制cnn
Transformer中的自注意力机制Self-Attention及Qeury,Keys,Values
集束搜索： 是一种启发式算法，会保存 beam size 个当前的较佳选择，然后解码时每一步根据保存的选则进行下一步扩展和排序，接着选择前 b 个进行保存，循环迭代，知道结束时选择的一个作为解码的结果。 b 往往选择一个适中的范围，以 8-12 为佳。Attention机制最早是在视觉图像领域提出来的，应该是在九几年思想就提出来了，但是真正火起来应该算是2014年google mind团队的这篇论文《Recurrent Models of Visual Attention》，他们在RNN模型上使用了attention机制来进行图像分类。随后，Bahdanau等人在论文《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》中，使用类似attention的机制在机器翻译任务上将翻译和对齐同时进行，他们的工作算是个将attention机制应用到NLP领域中。接着attention机制被广泛应用在基于RNN/等神经网络模型的各种NLP任务中。2017年，google机器翻译团队发表的《Attention is all you need》中大量使用了自注意力（self-attention）机制来学习文本表示。自注意力机制也成为了大家近期的研究热点，并在各种NLP任务上进行探索 [1] 。
注意力机制神经网络_注意力机制cnn
注意力机制神经网络_注意力机制cnn
Seq2Seq中的Attention是在Decoder阶段，1.认知与神经科学课程群如果用在机器翻译中的话就是着重考虑输出与输入的对应关系 ，比如将英文 walk by river bank. 翻译成中文的时候，翻译 走 这个字就只需将attention放在 walk 即可，其它三个单词对翻译 走 这个词是没有帮助的，所以我们不需要关注它们。 而self-attention就不同，它是关注 walk 与 by , river , bank 的内在联系 。在翻译的时候，self-attention会去联系上下文语境，然后决定 bank 到底该翻译为 银行 还是 河岸 。
对于两个词向量而言，对它们做点积，如果结果越大表明它们越相似，结果越小表明它们别越大（两向量不相关，点积为0）。比如"river"和"bank"两个词向量可能比较相似，因为它们都表示自然界中的两个环境，因此它们的点积相较于其它词向量的点积可能更大。
我们将输入与输入的转置作点积，会得到一个新的矩阵，该矩阵为各个词向量之间的相关性，如Fig.1所示：
为了避免点积之后获得太大的值，需要对点积之后的矩阵进行放缩，这里通常采用的是softmax激活函数，对每一列进行放缩，放缩之后每一列中的数相加和等于1，如Fig.2所示。
Tab.1 Scalar product
将输入词向量与相关性矩阵相乘，会得到Contextualized embeddings向量，如Fig.3所示。
回顾一下 的计算过程可以发现， self-attention的输出就是所有输入的权重和 ，而权重 不是参数，而是输入 本身。因此，self-attention的输入LPN: Simple and Lightweight Human Pose Estimation与输出的维度是一样的。
在搜索栏中输入一个问题，这个叫 query ，然后搜索算根据你输入的问题的关键字 keys 来匹配你可能想要的结果，而匹配到的结果就叫做 values 。把这一关系放在Attention中，输入为 query ，通过计算 query 与各个 key 的相似性，得到每个 key 对应 value 的权重系数，然后对 value 进行加权求和，即得到最终attention的数值 [4] 。其整个过程如Fig.4所示。
人工智能专业学什么课程
更多详细的关于DP的细节可以查看 从DP出发，撩一下深层word-ll文本分类模型 。人工智能涉及的学科包括：计算机科学、信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
这不就是我们高中英语常做的 完形填空 么！所以说，BERT模型的预训练过程其实就是在模仿我们学语言的过程。具体来说，文章作者在一句话中随机选择15%的词汇用于预测。对于在原句中被抹去的词汇，80%情况下采用一个特殊符号[MASK]替换，10%情况下采用一个任意词替换，剩余10%情况下保持原词汇不变。这么做的主要原因是：在后续微调任务中语句中并不会出现[MASK]标记，而且这么做的另一个好处是：预测一个词汇时，模型并不知道输入对应位置的词汇是否为正确的词汇（10%概率），这就迫使模型更多地依赖于上下文信息去预测词汇，并且赋予了模型一定的纠错能力。人工智能学什么
掌握 Python 编程技术
Python的语法非常接近英语,去掉了传统的C++/Ja使用大括号来区分一个方法体或者类的形式，而是采用强制缩进来表吐槽一下，这篇文章没太看懂，也可能是英语太，作者文章中没有那种一眼就能让人理解的网络图，像text的图就非常一目了然，看图就知道是怎么做的了。示一个方法或者类。
框架及数据处理
能够解析常用的数据格式，对数据或进行标注、旋转、缩放、噪点处理等。
高等数学等
学好高等数学也是学习人工智能的必备条件之一，学习目的在于，理解数学知识体系在深度学习中的应用，可以读懂深度学习中常用的数学函数公式，能够用Python编程实现常用的数学算法。
深度学习理论部分
深度学习理论部分是课程中最多也最重要的部分，包括卷积神经网络、RNN循环神经网络、注意力机制等等技术。
人工智能主干课程
具体课程：认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程
2.人工智能课程群
新一代人工智能的发展需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的实验科学家和理论科学家的共同努力，寻找人工智能的突破点，同时必须要以严谨的态度进行科学研究，让人工智能学科走在正确、健康的发展道路上。
4.先进机器人学课程群
具体课程：《先进机器人控制》、《认知机器人》、《机器人规划与学习》、《仿生机器人》
5.人工智能平台与工具课程群
具体课程：《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》
6.人工智能核心课程群
具体课程：《人工智能的现代方法I》《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》
循环神经网络
Transformer是一个符合Bayesian深度学习网络的AI架构，尤其是其经典的multi-head self-attention机制3.3 BERT model，该机制其实采用模型集成的思想来从工程角度落地贝叶斯深度学习网络；基于Prior先验信息的正则化效果，multi-head机制所表达的信息多元化及不确定性能够提供具有高置信度区间的回答 “Why Should I Trust You？”为什么卷积神经网络不会出现的数值问题呢？
PolarMask : Single Shot Instance Segmentation with Polar Representation ,2019卷积神经网络中每一层的权重矩阵 W 是不同的，并且在初始化时它们是同分布的，因此可以相互抵消，在多层之后一般不会出现的数值问题。
循环神经网络采用 ReLu 激活函数，只有当 W 的取值在单位矩阵附近时才能取得比较好的效果，因此需要将 W 初始化为单位矩阵。
Seq2Seq 模型最基础的解码方法是贪心法，即选取一种度量标准后，每次都在当前状态下选择的一个结果，直到结束。贪心法的计算代价低，适合作为基准结果与其他方法相比较。贪心法获得的是一个局部解，由于实际问题的复杂性，该方法往往不能取得的结果。
Seq2Seq 模型引入注意力机制是为了解决什么问题？为什么选用了双向的循环神经网络模型？
编码时输入序列的全部信息压缩到了一个向量中，随着序列增长，句子越前面的词的信息丢失越。同时，Seq2Seq 模型的输出序列中，常常会损失部分输入序列信息，这是解码时，当前词及对应的源语言词的上下文信息和位置信息在编解码过程中丢失了。 引入注意力机制，解决上述问题 。使用双向的循环神经网络进行建模，可以获取前后文的信息。
依据注意的认知神经机制理论,分析如何增强个体的注意力？
我们会得到如Tab.1所示的词向量之间的相关性矩阵。从图中可以看到，"river"和"bank"的相关性比较高，所以它的颜色较深。Softmax为非线性激活函数，我们只有当你刻意地关注某个身体部位的触觉，比如左边手肘和衣服的触感，你才会感觉到。在听觉领域也有一些类似的例子。比如在群聊的时候，我们可以同时听几个正在进行的对话。可以对self-attention进行叠加，让它成为一个深度self-attention网络模型。参考文献：注意力的认知神经机制是什么？
根据注意的认知神经机制理论，以下是一些方法和策略可以帮助增强个体的注意力：注意力的认知神经机制是通过信号处理通路和眼睛运动相关的信号传递。
我一般的神经网络我们称为Point estimation neural networks，通过MLE似然估计的方式建立训练的目标函数，为神经网络中的每个参数寻找一个optimal值；而贝叶斯深度学习一种把概率分布作为权重的神经网络，通过真实数据来优化参数的概率分布，在训练的过程中会使用MAP后验概率集成众多的模型参数的概率分布来拟合各种不确定的情况，提供处理数据不确定性的信息表达框架。们外部的世界看起来丰富而具体，好像放眼看去，所有景物都一览无并且在某种程度上，过滤掉一些无关紧要的对话。同等加工的。因为我们大脑处理信息的资源和速度有限，所以在每一个拥挤的视觉场景中。遗。但是事实是我们经常会视而不见。比如我们每一天都会有找不到东西的经历，车钥匙明明在眼皮底下，却东张西望，怎么找也找不到。这说明，我们对于我们视野中的每一样东西，并不是一视同仁地同等看待。
九大卷积神经网络 ( ) 的 PyTorch 实现
具体课程：《人工智能、与人文》、《人工智能哲学基础与》典型的卷积神经网络包括： AlexNet、VGG、ResNet; InceptionV1、InceptionV2、InceptionV3、InceptionV4、Inception-ResNet 。
本文的作者也是前面两篇使用来进行文本分类处理的文章的作者。因此在本文中，结合了前面两篇文章提出的一些方法，并使用了一个深层的卷文中作者提出了三个模型，如上图所示：积神经网络。具体的细节包括：轻量级网络包括： GhostNet、MobileNets、MobileNetV2、MobileNetV3、ShuffleNet、ShuffleNet V2、SqueezeNet Xception MixNet GhostNet 。
目标检测网络包括： SSD、YOLO、YOLOv2、YOLOv3、FCOS、FPN、RetinaNet Objects as Points、FSAF、CenterNet FoveaBox 。
语义分割网络包括： FCN、Fast-S、LEDNet、LRNNet、FisheyeMODNet 。
实例分割网络包括：PolarMask。
人脸检测和识别网络包括：FaceBoxes、LFFD、VarGFaceNet。
人体姿态识别网络包括：Stacked Hourglass、Networks Simple Baselines、LPN。
StackedHG: Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation ,2016
Simple Baselines ：Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking
注意力机制网络包括：SE Net、scSE、NL Net、GCNet、CBAM。
人像分割网络包括：SINet。
为何说Transformer是目前人工智能领域工程落地实践Bayesian理论的典型？
而在loss方面，文中采用了负采样+binary LogisticRegression的策略。即对每一个目标单词都预测为正负中的一种。贝叶斯Bayesian Transformer课程片段1：线性回归及神经网络AI技术底层通用的贝叶斯数学原理及其有效性证明
促进身心健康：注意力和身心健康密切相关。确保个体有充足的睡眠、良好的饮食和适当的体育锻炼，这些都可以提高个体的注意力水平。贝叶斯Bayesian Transformer课程片段2：人工智能算法底层真相之MLE和MAP完整的数学推导过程概率、对数、求导等以及MLE和MAP关系详解
贝叶斯Bayesian Transformer课程片段3：语言模型Language Model原理机制、数学推导及神经网络实现
贝叶斯Bayesian Transformer课程片段4：图解Transformer精髓之架构设计、数据在训练、推理3.1 Attention机制过程中的全生命周期、矩阵运算、多头注意力机制可视化等
贝叶斯Bayesian Transformer课程片段5：什么叫Bayesian Transformer，Bayesian Transformer和传统的Transformer的核心区别是什么？
贝叶斯Bayesian Transformer课程片段6：Bayesian Transformer这种新型思考模型在学术和工业界的意义是什么，为什么说Transformer中到处都是Bayesian的实现？
贝叶斯Bayesian Transformer课程片段7：贝叶斯Bayesian Transformer数学推导论证过程全生命周期详解及底层神经网络物理机制剖析
为什么说Transformer的注意力机制是相对廉价的？注意力机制相对更对于RNN系列及系列算法有何优势？
如何理解 Graph Convolutional Network（GCN）？基于注意力机制的构造与基于RNN的不同,基于RNN的是在时间步上串联「端到端训练」和「端到端模型」的区分，在 [2] 的 introduction 部分有比较好的论述。(在每个time step只注意力训练：像任何其他技能一样，注意力也可以通过训练而得到改善。例如，可以进行专注力训练，使用一些专注力游戏或练习，逐渐延长专注时间并提高集中注意力的能力。能输入一个token),而基于注意力机制的是类似于桶状结构(一起将数据输入到模型中去)
利用神经网络进行文本分类算法综述（持续更新中）
2. 位置向量：由于出现在文本不同位置的字/词所携带的语义信息存在异（比如：“我爱你”和“你爱我”），因此，BERT模型对不同位置的字/词分别附加一个不同的向量以作区分传统的文本分类一般都是使用词袋模型/Tf-idf作为特征+机器学习分类器来进行分类的。随着深度学习的发展，越来越多的神经网络模型被用来进行文本分类。本文将对这些神经网络模型做一个简单的介绍。
认知神经机制：本文介绍了一种词向量模型，虽然算不得文本分类模型，但由于其可以说是fasttext的基础。因此也简单提一下。
P代表输入，T代表输出，一般他们都是矩阵，列数不同，但行数相同。一个输入对应一个输出。作者认为cbow和skipgram及大部分词向量模型都没有考虑到单词的多态性，而简单的将一个单词的多种形态视为的单词。例如like的不同形式有likes，liking，liked，likes，这些单词的意思其实是相同的，但cbow/skipgram模型却认为这些单词是各自的，没有考虑到其形态多样性。
因此作者提出了一个可以有效利用单词字符级别信息的n-gram词向量模型，该模型是以skipgram模式实现的。例如单词 where，其n-gram表示为
在本文中作者提供了一个基于神经网络的文本分类模型，这个模型是基于cbow的，与cbow非常类似。
和CBOW一样，fastText模型也只有三层：输入层、隐含层、输出层（Hierarchical Softmax），输入都是多个经向量表示的单词，输出都是一个特定的target，隐含层都是对多个词向量的叠加平均。不同的是，CBOW的输入是目标单词的上下文，fastText的输入是多个单词及其n-gram特征的embeding表示方式，这些特征用来表示单个文档；CBOW的输入单词被onehot编码过，fastText的输入特征是被embedding过；CBOW的输出是目标词汇，fastText的输出是文档对应的类标。输出层的实现同样使用了层次softmax，当然如果自己实现的话，对于类别数不是很多的任务，个人认为是可以直接使用softmax的。
，贴一个Keras的模型fasttext简化版。
在本文中，作者尝试了多种不同的词向量模式：
在上一篇文章中网络的输入一般是预训练好的词向量，而在本文中作者提出一种直接将embedding训练与分类任务结合在一起，且能有效提取/保留词序信息，也即有效训练出n-gram的模型方法，其实也可以理解为一种利用来进行embedding的方法。
此外，另一个问题是输入序列长度变化问题（在上一篇文章text中通过padding解决的？），在本文作者提出使用一个动态可变的pooling层来解决这个问题，使得卷积层输出的大小是相同的。关于可变pooling其实与图像识别中的 空间金字塔池化 (Spatial Pyramid Pooling) 是类似的。
这篇文章有点将fastText与Text结合在一起的感觉，将n-gram embedding与分类任务结合在了一起进行训练，通过来进行Embedding。
Text Categorization via Region Embedding》
在本篇文章中作者提出了一个tv-embedding（即two-view embedding），它也属于region embedding（也可以理解为ngram embedding）。这种方法与上面的bow-表示相似，使用bow（bag of words）的方式来表示一个区域的词句，然后通过某个区域（region，左右邻域的单词或词句）来预测其前后的区域（单词或词句），即输入区域是view1，target区域是view2。tv-embedding是单独训练的，在使用的时候与中的embedding组合在一起（形成多个channel？）。作者认为，word2vec方法预训练得到的embedding向量是普适性的，而通过特定任务的数据集的训练得到tv-embedding具有任务相关的一些信息，更有利于提升我们的模型效果。
本文提出了一个使用监督学习加半监督预训练的基于LSTM的文本分类模型。文章作者与上面相同，所以用到的很多技术可以说与上面也是同出一辙。因此简单说下本文的一些思路。
作者认为已有的直接使用LSTM作为文本分类模型并直接将LSTM的一个输出作为后续全连接分类器的方法面临两个问题：（1）这种方式一般都是与word embedding整合在一起（即输入onehot经过一个embedding层再进入LSTM），但是embedding训练不稳定，不好训练；（2）直接使用LSTM一个输出来表示整个文档不准确，一般来说LSTM输入中后面的单词会在输出中占有较重的权重，但是这对于文章表示来说并不总是对的。因此作者对这两点进行了改进：
本文其实可以看作是作者将自己前面的tv-embedding半监督训练与R的一个融合吧，大有一种一顿作猛如虎，一看人头0-5的感觉（因为作者的实验结果跟一般的相比其实也抢不了多少）。
本文提出了一种基于+Attention的文本分类模型。作者认为已有的基于的文本分类模型大都使用的是固定大小的卷积核，因此其学习到的表示也是固定的n-gram表示，这个n与 filter大小相关。但是在进行句子的语义表示时，不同句子发挥重要作用的ngram词语常常是不同的，也即是变化的。因此，模型能根据句子来自适应的选择每个句子的n-gram对于提升模型的语义表示能力是非常关键的。本文便是由此思路提出了一种自适应的来选择不同n-gram表示的模型。
本文模型在主题结构上参照了CV中的DenseNet，借由DenseNet中的稠密连接来提取到丰富的n-gram特征表示。举例来说，在layer3的特征不仅能学习到f(x1, x2, x3)，还能学习到f(x1(x2,x3))这种更多层次，更加丰富的特征。网络的结构主要包括三部分：Dense主网络，Attention module和的全连接层分类网络。下面对这三部分进行简单的说明：
本文通过Dense connection + Attention来自动获取对于文本语义最重要的n-gram特征，结果很好。但是缺点是，这个网络比较适合较短的文本，文中对输入文本进行了padding补齐，对于不同数据集长度分别为50，100等，但这对于较长的文本明显是不足的。因此对于较长的文本或许HAN这种借用RNN来不限制输入长短的网络会更好。
本文提出了一种结合循环神经网络（RNN）和卷积神经网络来进行文本分类的方法，其结构如上图所示，该网络可以分为三部分：
虽然说是RNN与的结合，但是其实只用到了中的pooling，多少有一点噱头的意思。文中还提到了R为什么比效果好的原因，即为什么R能比更好的捕捉到上下文信息：使用了固定大小window（也即kernel size）来提取上下文信息，其实就是一个n-gram。因此的表现很大程度上受window大小的影响，太小了会丢失一些长距离信息，太大了又会导致稀疏性问题，而且会增加计算量。
在众多自然语言处理任务中，一个非常突出的问题就是训练数据不足，且标注难度大。因此文本提出了一种多任务共享的RNN模型框架，其使用多个不同任务数据集来训练同一个模型共享参数，已达到扩充数据集的作用。
三个模型的训练方式相同：
本文提出了一个层次LSTM+Attention模型。作者认为，虽然一篇文章有多个句子组成但真正其关键作用的可能是其中的某几个，因此对各个句子施加了注意力机制，以使得对文章语义贡献较多的句子占有更多的权重。同样的，组成一个句子的单词有多个，但是发挥重要作用的可能就那么几个，因此使用注意力机制以使得重要单词发挥更大的作用，这些便是本文的核心思想。整个网络可分为三层，两个LSTM层分别用来进行word encode和sentence encode，最顶上为一个全连接分类层。若加上两层注意力层，则可认为网络为5层。下面简单聊聊这五层网络的结构：
总体来说，本文看起来还是比较有意思的，符合人阅读文章的习惯，我们写文章的时候也是有中心词和中心句的。但是由于这个层级结构是否会导致训练慢或者不好训练还不得而知。，文中还提出对文章按长短先进行排序，长度相似的进入一个batch，这将训练速度加快了3倍。
本文提出了一个基于图神经网络的文本分类方法。该方法的主要思想是将所有文章及其包含的词汇都放到一个图网络里面去，图网络中的分为两种类型：单词和文章。其中连接单词和文章的边的权重使用TF-IDF来表示，而单词与单词之间边的权重则是使用点互信息（PMI）来表示。点互信息与传统语言模型中的条件概率计算方式非常相似。只不过PMI采用的是滑窗方式而条件概率是直接在所有语料中进行统计，可以认为是将所有语料当做一个大窗口，这时就又与PMI相同了。
A表示图网络的邻接矩阵，表示如下：
GCN同样也是可以含有多层隐藏层的，其各个层的计算方式如下：
其中A'为归一化对称邻接矩阵， W0 ∈ R^(m×k) 为权重矩阵，ρ是激活函数，例如 ReLU ρ(x) = max(0,x) 如前所述，可以通过叠加多个GCN层来合并更高阶的邻域信息：
其中j表示层数。
损失函数定义为所有已标记文档的交叉熵误:
文中提到Text GCN运行良好的原因有两个方面：
但是其也有一些缺：
总的来说，文章的idea还是挺有意思的，效果也还不错。初识GCN可能还是有一点难以理解，可以参考如下资料进行进一步学习：
基于图卷积网络的文本分类算法
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