- 当前的embedding向量cur_f1 和 历史的embedding向量his_f1 计算相似性;
- 对相似性权重做归一化；
- 把归一化的结果乘以历史的cur_f2作为特征。(f1和f2是不同的特征)
深度学习中的注意力机制（Attention Macheanism）： Attention机制较为广泛的应用是为了解...
1 多任务学习 （1）多任务学习在推荐算法中的应用 2 attention机制 （1）Attention机制在深度...
当前的embedding向量cur_f1 和 历史的embedding向量his_f1 计算相似性; 对相似性权重...
Attention 机制 人类视觉系统会对被观察对象的不同地方，分配不同的注意力，而 Attention 机制正是...
记录一下自己所理解的 Attention 机制：首先先从 Encoder-Decoder 框架来宏观角度的看 At...
用Attention机制的原因是考虑到RNN（或者LSTM，GRU等）的计算限制为是顺序的，也就是说RNN相关算法...
历史 2014年google mind团队,在RNN模型上使用了attention机制来进行图像分类，然后取得了很...
An Attention Function can be described as mapping a query...
1. 增强型attention算法的理解 上图中的softmax(QT)为attention权重，具体过程为： ...
虽然一直在改进ABCNN，但是对于attention总是看了又忘，忘了又看，今天总结一下（方便自己日后复习即可）。...
本文标题：attention机制
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