We implement attention with soft attention or hard attention. In soft attention, instead of using the image xx as an input to the LSTM, we input weighted image features …
我知道的hard attention的一个优点在于，在较长篇幅的序列编码中，用hard只关注较大注意力的几个位置信息并加权，放弃其他的长尾低注意力分布，这样编码效率更高，不然对所有位置注意力加权容易 …
通过分析不同类型的注意力机制，阐述了它们在处理复杂数据时的作用，以及如何通过公式来理解和实现注意力得分的计算。 总结了各种注意力机制的特点和适用场景，为理解与应用提供了清晰的指导。 …
注意力机制（Attention Mechanism）作为机器学习，人工智能研究中一个里程碑式的研究成果，它能够根据需求选择最合适的输入，能够对齐两个序列之间的 token 关系，从而实现更好的效果，可以说 …
Hard attention：Hard attention很粗暴，挑出最大权重的向量，剔除其余向量(置0)。显然这种形式的模型是不可微的，为了实现BP，这里采用蒙特卡洛采样的方法来估计模块的梯度。
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