注意力模型已成為神經網路中的一種重要概念,並在很多應用領域展開了研究。本文提出了一種分類方法,對這些研究進行了全面有序地綜述,並對注意力模型在一些應用領域產生的重大影響進行了討論。
選自arXiv,作者:Sneha Chaudhari 等,機器之心編譯,參與:王淑婷、杜偉。
注意力背後的直覺可以用人類的生物系統來進行最好的解釋。例如,我們的視覺處理系統往往會選擇性地聚焦於圖像的某些部分上,而忽略其它不相關的信息,從而有助於我們感知。類似地,在涉及語言、語音或視覺的一些問題中,輸入的某些部分相比其它部分可能更相關。通過讓模型僅動態地關注有助於有效執行手頭任務的部分輸入,注意力模型引入了這種相關性概念。
圖 1 顯示了使用注意力模型對 Yelp 評論進行情感分類的例子 [Yang et al., 2016]。在這個例子中,注意力模型知道了在五個句子中,第一句和第三句更相關。