多头注意力机制

轻量级模型解读——轻量transformer系列

谷歌提出的一篇论文，最早应用于NLP领域的机器翻译工作，Transformer解读，但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读，ViT解读)，其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现，其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考
lishanlu136·2024-09-16 01:18

非农必定利多 黄金回调已然就绪 1293多头大胆跟进

非农必定利多黄金回调已然就绪1293多头大胆跟进市场分析这是曼志的工作，这能展现曼志的实力，这是曼志该做的。
程曼志·2024-09-15 05:11

Dev-C++头文件小Bug

所以，我们可以省掉好多头文件！
蒟蒻pzjdsg666·2024-09-14 21:18

transformer架构(Transformer Architecture)原理与代码实战案例讲解

transformer架构(TransformerArchitecture)原理与代码实战案例讲解关键词：Transformer,自注意力机制,编码器-解码器,预训练,微调,NLP,机器翻译作者：禅与计算机程序设计艺术
AI架构设计之禅·2024-09-14 16:47

李诞结婚:爱情就是世界残酷，你还有个温柔乡

他的目标是当一个作家，后来他被包装了很多头
北方小确幸·2024-09-14 13:06

期货午间策略更新

PP2105：行情今日早间再次测试了前期高点后回落，预示上方存在一定压制，并且结构形态上看，短期也难以支撑多头突破新高，因此，
听风论市·2024-09-13 13:24

论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model

特别是，ViTs尽管在处理大规模数据上具有优势，但其自注意力机制的二次复杂度对高分辨率图像处理时的计算成本极高。因此，研究者希望通过引入新的架构来降低这种复杂度，并提高视觉任务的效率。现
Wils0nEdwards·2024-09-11 23:47

计算机视觉中，如何理解自适应和注意力机制的关系？

自适应和注意力机制之间的关系密切相关，注意力机制本质上是一种自适应的计算方法，它能够根据输入数据的不同特点，自主选择和聚焦于输入的某些部分或特征。
Wils0nEdwards·2024-09-11 23:45

《自然语言处理 Transformer 模型详解》

它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）架构，完全基于注意力机制，在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。
黑色叉腰丶大魔王·2024-09-11 21:02

验证resneXt，densenet，mobilenet和SENet的特色结构

SENet：注意力机制。简单起见，使用了[1]的代码，注释掉layer4，作为基本框架resnet14。然后改变局部结构，验证分类效果。实验结果GPU：gtx107
dfj77477·2024-09-11 20:55

微积分在神经架构搜索中的应用

微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。
光剑书架上的书·2024-09-10 03:34

上周行情回顾及本周展望！

日线均线呈多头行情，KDJ与CCI略有回头，MACD红柱继续放大，指数有进一步向上走的机会。上周上证
有缘共渡·2024-09-09 11:40

CA：新注意力机制，助力分类/检测/分割涨点！

摘要最近关于移动网络设计的研究已经证明了通道注意(例如，挤压和激发注意)对于提升模型性能的显著效果，但是它们通常忽略位置信息，而位置信息对于生成空间选择性注意图是重要的。本文提出了一种新的移动网络注意机制，将位置信息嵌入到信道注意中，我们称之为“协同注意”。与通过2D全局汇集将特征张量转换为单个特征向量的通道注意力不同，坐标注意力将通道注意力分解为两个1D特征编码过程，这两个过程分别沿两个空间方向
Akita·wang·2024-09-08 22:38

Transformer、BERT、GPT、T5、LLM（大语言模型），以及它们在实际行业中的运用

它引入了注意力机制（Self-Attention）
Funhpc_huachen·2024-09-08 17:38

Transformer模型在文本摘要任务中的应用与性能分析

1.Transformer模型简介Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它摆脱了传统的
liuxin33445566·2024-09-06 20:59

爆改YOLOv8|利用yolov10的PSA注意力机制改进yolov8-高效涨点

1，本文介绍PSA是一种改进的自注意力机制，旨在提升模型的效率和准确性。传统的自注意力机制需要计算所有位置对之间的注意力，这会导致计算复杂度高和训练时间长。
不想敲代码！！！·2024-09-05 20:18

You Only Cache Once: Decoder-Decoder Architectures for Language Models

以下是其核心内容的总结：YOCO架构关键特点：双重解码器结构：YOCO由自解码器和交叉解码器两部分组成，自解码器生成全局键值（KV）缓存，交叉解码器通过交叉注意力机制重用这些缓存。
YiHanXii·2024-09-05 19:08

深度学习算法——Transformer

参考教材：动手学pytorch一、模型介绍Transformer模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网络层。
fw菜菜·2024-09-04 18:31

计算机视觉之 GSoP 注意力模块

计算机视觉之GSoP注意力模块一、简介GSopBlock是一个自定义的神经网络模块，主要用于实现GSoP（GlobalSecond-orderPooling）注意力机制。
Midsummer-逐梦·2024-09-03 12:18

大语言模型诞生、探索和爆发阶段

2017年：Google发表了Transformer架构，这是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，使得大规模并行化处理成为可能，
花开盛夏^.^·2024-09-02 10:38

Transformer面试真题详解——覆盖99%的Transformer面试问题（建议收藏）

文章目录1.请简述一下Transformer的基本结构和原理2.Transformer为什么使用多头注意力机制3.Transformer计算attention为什么选择点乘而不是加法？
爱睡觉的咋·2024-09-02 05:34

【论文笔记】Training language models to follow instructions with human feedback B部分

TraininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedbackB部分回顾一下第一代GPT-1：设计思路是“海量无标记文本进行无监督预训练+少量有标签文本有监督微调”范式；模型架构是基于Transformer的叠加解码器（掩码自注意力机制
Ctrl+Alt+L·2024-09-02 01:12

刘乾钊：比特币如期企稳上涨，以太坊再刷高点多头强势还会涨

不经一番寒彻骨，哪得梅花扑鼻香，在经过白天的不断下跌测试底部支撑之后，昨日晚间比特币以太坊纷纷暴力拉升，其中比特币最高升至40000关口，而以太坊则再次刷新高点突破2700整数关口。这波大幅拉升可能很多人有些猝不及防，而同样的行情却也有人做到利润最大化，不同的结果来着于不同的眼光，把握住整体方向才能做好应对的准备，而跟着市场涨跌随波逐流的去追总会慢人一步。老刘昨天怎么说来着，是不是下方支撑位置还在
刘乾钊·2024-09-01 15:45

unet各模块内容的理解（包含注意力机制、残差、以及数据维度的变化）

文章目录attention机制Unet的各个模块的设计①残差块②下块做一次残差，做一次自注意力③上块：这里做了skipconnect，做一次残差，做一次注意力④中块：做两次残差和一次自注意力⑤上采样：通道数不变，长宽翻两倍⑥下采样：通道数不变，长宽缩小到原来的一半整个unet模块unet模块的示意图参考的unet代码unet代码attention机制参考内容:超详细图解Self-Attention
云梦之上·2024-09-01 13:57

万用连接打开业务人员陌拜大门

面对这个问题，拥有国际IPA认证沟通教练等众多头衔的张心悦老师，就在她的《学会说话：社交沟通中的刻意练习》这本书中，给出了解决方案。业务人
泉水_544e·2024-08-31 22:27

总结：大模型技术栈---算法与原理

word-levelchar-levelsubword-levelBPEWordPieceUniLMSentencePieceByteBPE2.positionencoding绝对位置编码ROPEAliBi相对位置编码Transformer-XLT5/TUPEDeBERTa3.注意力机制
lichunericli·2024-08-31 22:26

YOLOv9独家改进：一种高效移动应用的卷积加性自注意Vision Transformer

构建了一个新颖且高效实现方式——卷积加性相似度函数，并提出了一种名为卷积加性标记混合器（CATM）的简化方法来降低计算开销《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制
AI小怪兽·2024-08-31 17:28

Unet改进10：在不同位置添加CPCA||通道先验卷积注意力机制

本文内容：在不同位置添加CPCA注意力机制目录论文简介1.步骤一2.步骤二3.步骤三4.步骤四论文简介低对比度和显著的器官形状变化等特征经常出现在医学图像中。
AICurator·2024-08-31 12:46

YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入SimAM注意力机制

1.SimAM介绍1.1摘要：在本文中，我们提出了一个概念上简单但非常有效的卷积神经网络（ConvNets）注意力模块。与现有的通道和空间注意力模块相比，我们的模块为层中的特征图推断3D注意力权重，而不向原始网络添加参数。具体来说，我们基于一些著名的神经科学理论，提出优化能量函数来找到每个神经元的重要性。我们进一步推导了能量函数的快速封闭式解决方案，并表明该解决方案可以用不到十行代码来实现。该模块
小李学AI·2024-08-31 05:33

鲸鱼

然而保护组织的人员到达时，大部分的鲸鱼已经死亡，只剩下70多头还活着。尽管他们努力的用水淋到它们身上想保持它们身上的湿润度，但无奈，时间不等人。
深信文秘刘海琳28·2024-08-30 05:18

YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入结合EMAttention和ParNetAttention形成全新的EPA注意力机制和C2f_EPA(全网独家创新)

1.EPAAttention介绍EPAAttention注意力机制综合了EMAttention和ParNetAttention的优势，能够更有效地提取图像特征。
小李学AI·2024-08-30 05:54

大模型训练和推理

文章目录一、NLP基础1.Tokenizer2.positionencoding3.注意力机制与transformer架构二、大模型训练1.SFT训练2.RLHF训练3.分布式并行训练技术（1）模型并行
李明朔·2024-08-30 01:27

爆改yolov8|利用BSAM改进YOLOv8，高效涨点

它主要通过双层注意力机制来增强模型对重要空间信息的关注，从而提升任务性能。核心特点：双层空间注意力：BSAM结合了两个层次的注意力机制——全局和局部。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

爆改YOLOv8 | yolov8添加MSDA注意力机制

1，本文介绍MSDA（多尺度扩张注意力）模块通过自注意力机制在不同尺度上有效地捕捉特征的稀疏性。它首先通过线性投影生成特征图(X)的查询、键和值。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:06

爆改YOLOv8 | yolov8添加GAM注意力机制

1，本文介绍GAM（GlobalAttentionMechanism）旨在改进传统注意力机制的不足，特别是在通道和空间维度上的信息保留问题。它通过顺序的通道-空间注意力机制来解决这些问题。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:36

基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法（RIME）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（AttentionMechanism
程序辅导帮·2024-08-28 23:57

语音识别技能汇总

语音识别技能汇总常见问题汇总importwarningswarnings.filterwarnings('ignore')基础知识Attention-注意力机制原理：人在说话的时候或者读取文字的时候，是根据某个关键字或者多个关键字来判断某些句子或者说话内容的含义的
语音不识别·2024-08-28 14:25

Python深度学习：构建下一代智能系统

为了帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术，本文讲解注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer
2401_83402415·2024-08-28 10:04

【LSTM回归预测】遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测【含Matlab源码 3738期】

⛄一、遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测风力发电是一种清洁能源，越来越受到人们的关注和重视。
Matlab领域·2024-08-28 02:46

时序预测|基于变分模态分解-时域卷积-双向长短期记忆-注意力机制多变量时间序列预测VMD-TCN-BiLSTM-Attention

时序预测|基于变分模态分解-时域卷积-双向长短期记忆-注意力机制多变量时间序列预测VMD-TCN-BiLSTM-Attention文章目录前言时序预测|基于变分模态分解-时域卷积-双向长短期记忆-注意力机制多变量时间序列预测
机器不会学习CL·2024-08-27 08:13

基于白鲸优化算法(BWO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法介绍1.白鲸优化算法（BWO）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（Attention）三、模型构建与优化
科研_研学社·2024-08-27 06:33

基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法（RIME）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（AttentionMechanism
创新优化代码学习·2024-08-27 05:57

深度学习学习经验——变换器（Transformer）

变换器（Transformer）变换器（Transformer）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，与循环神经网络（RNN）不同，它不依赖于顺序处理数据，而是依靠一种称为注意力机制（AttentionMechanism
Linductor·2024-08-26 19:44

【论文笔记】Separating the “Chirp” from the “Chat”: Self-supervised Visual Grounding of Sound and Language

DenseAV的定位能力源于一种新的多头特征聚合算子，该算子直接比较稠密的图像和音频表示进行对比学习。相比之下，许多其他学习"全局"音
xhyu61·2024-08-26 14:46

阿腾论币：9.23 比特币早间反弹无力恐将迎来新一轮的下跌

四小时线也是偏多头趋势，5日均线向上穿过金叉，KDJ三线向上勾头，短期内价格会上行震荡。但是日线情况上涨趋势就不是很乐观，布林带缩口，中轨10500位
阿腾论币·2024-08-26 12:38

深度学习--Transformer和BERT区别详解

Transformer的概念、作用、原理及应用概念Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的神经网络架构，由Vaswani等人在2017年提出。
Ambition_LAO·2024-08-26 08:36

YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10结合全新多尺度动态增强注意力机制DSAttention(全网独家创新)

1.DSAttention介绍DSAttention注意力机制在图像特征提取中具有以下优点：(1).全局信息捕捉能力：DSAttention机制通过使用软注意力机制（SoftmaxAttention）来计算特征图的全局相关性
小李学AI·2024-08-26 07:27

0128-0203.周成长总结

反思这种在学习和接受新事物上，是具有同样的路径；2、体会市场中多空博弈，各种分析判断是实时当下的，由多头发出的一波行情应该是在过程中博弈，或直接在空头阵地观察效果。并且这
海上大王·2024-08-25 04:22

23 注意力机制—BERT

目录BERT预训练NLP里的迁移学习BERTBERT动机BERT预训练NLP里的迁移学习在计算机视觉中比较流行，将ImageNet或者更大的数据集上预训练好的模型应用到其他任务中，比如小数据的预测、图片分类或者是目标检测使用预训练好的模型（例如word2vec或语言模型）来抽取词、句子的特征做迁移学习的时候，一般不更新预训练好的模型在更换任务之后，还是需要构建新的网络来抓取新任务需要的信息使用预训
Unknown To Known·2024-08-25 01:57

informer+TCN+通道注意力机制+SSA时间序列模型预测

1.1Informer的关键机制稀疏自注意力机制（ProbSparseAttention）：传统的Transformer使用全局自注意力机制，即对于输入的每个时间步，它都计算与其
成为深度学习高手·2024-08-23 23:12
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