来自新加坡NUS图神经网络大牛Xavier Bresson教授关于注意力神经网络的总结PPT，全面概括了神经网络与注意力机制的应用，非常值得关注！ Neural Networks Neural Networks for Sets Memory Networks Transformers Language Model Transformers Sequence-To-Sequence Transformers Transfer Learning with Language Models Graph NNs vs Attention NNs Conclusion
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[Slides] Lecture 12: Attention Neural Networks
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Attention机制最早是在视觉图像领域提出来的，但是真正火起来应该算是google mind团队的这篇论文《Recurrent Models of Visual Attention》[14]，他们在RNN模型上使用了attention机制来进行图像分类。随后，Bahdanau等人在论文《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》 [1]中，使用类似attention的机制在机器翻译任务上将翻译和对齐同时进行，他们的工作算是是第一个提出attention机制应用到NLP领域中。接着类似的基于attention机制的RNN模型扩展开始应用到各种NLP任务中。最近，如何在CNN中使用attention机制也成为了大家的研究热点。下图表示了attention研究进展的大概趋势。
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