主要是阅读以下博文的总结: https://zhuanlan.zhihu.com/p/31547842 https://www.zhihu.com/question/68482809/answer/264632289 https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/73381217 https://kexue.fm/archives/4765 http://ir.dlut.edu.cn/news/detail/486 这篇主要讲的是soft-…

主要是对<Attention is all you need>的分析 结合:http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/8638283.html  以及自己的一些东西 先是最基础的单元放缩点积注意力机制 放缩即为在点积注意力机制的基础上只是多除了一个(每个头的维度)起到调节作用,使得内积不至于太大.这里使用的是self-attention.Scale部分是放缩,Mask部分是遮罩,在decoder部分才有用,是为了在解码时不看到未来的信息. 随后是多头attent…

问题地址: http://www.thegrouplet.com/thread-112923-1-1.html 问题: 网站配有太多的模板是否影响网站加载速度 月光答复: wp不需要删除其他的模板,不影响速度 问题地址: http://www.thegrouplet.com/thread-112926-1-1.html 问题: 除了WORDPRESS大家还用什么其他的博客程序额? 月光答复: Typecho这种虽然简单,但是如果你有特殊需要,找插件和模板就难多了 各有各的好  ... 问题地址:…

Ajax 完整教程 第 1 页 Ajax 简介Ajax 由 HTML.JavaScript™ 技术.DHTML 和 DOM 组成,这一杰出的方法可以将笨拙的 Web 界面转化成交互性的 Ajax 应用程序.本文的作者是一位 Ajax 专家,他演示了这些技术如何协同工作 -- 从总体概述到细节的讨论 -- 使高效的 Web 开发成为现实.他还揭开了 Ajax 核心概念的神秘面纱,包括 XMLHttpRequest 对象.五年前,如果不知道 XML,您就是一只无人重视的丑小鸭.十八个月前,Ruby…

注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 本文转自:http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html  近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展.基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结,和大家一起分…

注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展.基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结,和大家一起分享. 1 Attention研究进展 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…

    本文转自:http://www.cosmosshadow.com/ml/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/2016/03/08/Attention.html     Attention Index 参考列表 Attention Attention在视觉上的递归模型 模型 训练 效果 Torch代码结构 (TODO)基于Attention的图片生成 基于Attention的图片主题生成 模型 编码 解码 Stochastic “Hard” Atten…

Attention For Fine-Grained Categorization Google ICLR 2015 本文说是将Ba et al. 的基于RNN 的attention model 拓展为受限更少,或者说是非受限的视觉场景.这个工作和前者很大程度上的不同在于,用一个更加有效的视觉网络,并且在attention RNN之外进行视觉网络的预训练. 前人的工作在学习 visual attention model 时已经解决了一些计算机视觉问题,并且表明加上不同的attention mec…

原文:SQL Server 服务器磁盘测试之SQLIO篇 数据库调优工作中,有一部分是需要排查IO问题的,例如IO的速度或者RAID级别无法响应高并发下的快速请求.最常见的就是查看磁盘每次读写的响应速度,通过性能计数器Avg.Disk sec/Read(Write)我们可以很直观的看到他们.不同的业务,繁忙程度也不同,需要什么样的IO做支撑?难道都用最高配的IO去配置硬件吗?能否通过一些经验和基线来判断当下磁盘环境是否能满足需求呢? 手上有4块 Inter SSD DC S3500 Series…

在此前的两篇博客中所介绍的两个论文,分别介绍了encoder-decoder框架以及引入attention之后在Image Caption任务上的应用. 这篇博客所介绍的文章所考虑的是生成caption时的与视觉信息无关的词的问题,如"the"."of"这些词其实和图片内容是没什么关系的:而且,有些貌似需要视觉特征来生成的词,其实也可以直接通过语言模型来预测出来,例如"taking on a cell"后生成"phone".…