soft / hard attention 机制理解——机器学习中的soft 和 hard

Soft attention是一种全局的attention，其中权重被softly地放在源图像所有区域 Hard attention一次关注图像的一个区域，采用0-1编码，时间花费较少，但是不可微分，所以需要更复杂的技术来进行训练下图是从果壳网（quora）摘取的一篇回答即在机器学习中soft 常常表示可微分，比如sigmoid和softmax机制而hard常常表示不可微分 &...

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soft和hard的理解

soft attention/hard attention soft attention输出注意力分布的概率值，hard attention 输出onehot向量， soft的优势> hard 知识蒸馏（knowledge distill）和迁移学习

自然语言处理中的Attention机制

是将所有的attention集中在概率最大的一个hidden state，其他的直接忽略。local attention是soft和hard的结合体，先求hard attention，找到...Attention机制的理解 Attention机制也就是注意力机制，在自然语言处理中，就是对于一个语言序列的不同的部分给予不同的注意力，在数学上一般表现为权重，也就是对一个语言序列的各个元素加权

第十讲-循环神经网络--课时23

不再产生一个向量，而是对图片的每个位置各产生一个向量，即输入到RNN的是一个向量组 soft attention & hard attention hard attention 不可微分，需要... 通过ct，可以传回梯度（ct能传回来梯度，对应单元的W也就有了梯度）乘的不再是矩阵，而是f,每次乘的f不一样，所有消失的慢。而且不经过tanh f门的偏置可以初始为较大的值，以使得激活后不为0

attention是两者的折中，通过hard模式定位到某个地方，以此为中心得到一个区域，在该区域内用soft模式。根据是否有外部信息，可以分为general attention和self attention...比较多信息的全局向量），一段key向量，利用query对所有key进行加权求和。背景在nlp领域，首先将attention用于机器翻译，显然，在进行翻译的时候，会关注不同的原文信息。具体来说，在

手绘图像检索：Deep Spatial-Semantic Attention for Fine-Grained Sketch-Based Image Retrieval

广泛。而hard attention由于不可微分，因此常通过强化学习的方式进行学习。在本文中，采用了soft attention模型。当给一个从CNN任意一层计算得到的feature map, soft...特点： 1）在每一个深度神经网络上都添加了注意力模块，因此使其对特征的学习可以更多的关注到显著性区域。 2）通过对一个特征融合的方式将粗糙和细致的语义信息进行了融合。 3）引入了一个基于高阶可学习的

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关于git reset中soft mixed hard的理解

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