注意力机制

学渣适用版——Transformer理论和代码以及注意力机制attention的学习

参考一篇玩具级别不错的代码和案例自注意力机制注意力机制是为了transform打基础。参考这个自注意力机制的讲解流程很详细，但是学渣一般不知道key，query，value是啥。
东方-教育技术博主·2023-08-10 09:03

Transformer学习资料参考

**总结：**好像用的都是同一套代码进行讲解，图也是互相借鉴这个自注意力机制和多头注意力机制讲解的比较好(10条消息)Transformer详解（附代码）_鬼道2022的博客-CSDN博客_transformer
beansqq·2023-08-10 09:31

Transformer理论学习

而Transformer主要的结构是基于注意力机制，而且是用多头注意力机制去替换网络中的循环或者CNN(换言之就是transformer这个网络模型是不需要循环结构和CNN，只用注意力机制就行)。
爱吃肉的鹏·2023-08-10 09:01

利用GPT打造你的博客|论文的专属讲解员→强制让GPT学习你的知识？（不需要魔法）

GPT系列的模型基于Transformer架构，使用注意力机制来有选择性地关注
蓝色是天·2023-08-10 07:48

【深度学习注意力机制系列】—— CBAM注意力机制（附pytorch实现）

CBAM（ConvolutionalBlockAttentionModule）是一种用于增强卷积神经网络（CNN）性能的注意力机制模块。
卖报的大地主·2023-08-10 07:50

【深度学习注意力机制系列】—— SKNet注意力机制（附pytorch实现）

SKNet（SelectiveKernelNetwork）是一种用于图像分类和目标检测任务的深度神经网络架构，其核心创新是引入了选择性的多尺度卷积核（SelectiveKernel）以及一种新颖的注意力机制
卖报的大地主·2023-08-10 07:49

【深度学习注意力机制系列】—— SCSE注意力机制（附pytorch实现）

SCSE注意力模块（来自论文[1803.02579]ConcurrentSpatialandChannelSqueeze&ExcitationinFullyConvolutionalNetworks(arxiv.org)）。其对SE注意力模块进行了改进，提出了cSE、sSE、scSE三个模块变体，这些模块可以增强有意义的特征，抑制无用特征。今天我们就分别讲解一下这三个注意力模块。1、cSE模块（通
卖报的大地主·2023-08-10 07:49

SE-Net注意力机制详解

（这篇论文是2019年的，应该是后续做了更新）论文链接：https://arxiv.org/abs/1709.01507自认为所谓的注意力机制大概可以
梦在黎明破晓时啊·2023-08-10 02:39

【深度学习注意力机制系列】—— ECSKNet注意力机制（附pytorch实现）

SKNet（SelectiveKernelNetwork）是一种用于图像分类和目标检测等任务的深度神经网络架构，其核心创新是引入了选择性的多尺度卷积核（SelectiveKernel）以及一种新颖的注意力机制
卖报的大地主·2023-08-09 10:16

【深度学习注意力机制系列】—— ECANet注意力机制（附pytorch实现）

ECANet通过引入通道注意力机制，以及在卷积层中嵌入该机制，取得了优越的性能。本文将对ECANet的核心思想、结构以及优势进行详细讲解。
卖报的大地主·2023-08-09 10:46

Transformer架构

Transformer架构的核心思想是使用自注意力机制（self-attentionmechanism）来建立输入序列的表示。相比于传统的循环神经网络（RNN
diannao720·2023-08-09 10:27

【Transformer】自注意力机制Self-Attention

这是因为Transformer模型有几个显著的优点：自注意力机制（Self-Attention）：这是Transformer最核心的概念，也是其最大的特点。通过自注意力机制，模型
新一代切糕传承人·2023-08-09 10:26

【NLP】深入浅出全面回顾注意力机制

深入浅出全面回顾注意力机制1.注意力机制概述2.举个例子：使用PyTorch带注意力机制的Encoder-Decoder模型3.Transformer架构回顾3.1Transformer的顶层设计3.2Encoder
镰刀韭菜·2023-08-09 10:25

【深度学习注意力机制系列】—— SENet注意力机制（附pytorch实现）

深度学习中的注意力机制（AttentionMechanism）是一种模仿人类视觉和认知系统的方法，它允许神经网络在处理输入数据时集中注意力于相关的部分。
卖报的大地主·2023-08-09 09:47

attention简单总结(初版)

引言本文将总结归纳个人搜集关于注意力机制的一些简单通俗理解，在失业期间作为个人充电的起始，本文不包含众多注意力机制以及其组合的变体，只为方便理解后续的一些算法做铺垫。
Lian_Ge_Blog·2023-08-08 16:56

简单易懂的Transformer学习笔记

1.整体概述2.Encoder2.1Embedding2.2位置编码2.2.1为什么需要位置编码2.2.2位置编码公式2.2.3为什么位置编码可行2.3注意力机制2.3.1基本注意力机制2.3.2在Trm
十七季·2023-08-08 05:31

ViLT:基于transformer模型的计算机视觉与自然语言处理多模态模型

transformer模型刚开始使用在NLP自然语言处理的机器翻译实例上，但是随着注意力机制的算法越来越火，根据transformer模型的魔改模型也越来越多，首先便是Google自己发布的VIT模型，
人工智能研究所·2023-08-08 03:12

Meta开源Llama 2免费大语言模型，媲美ChatGPT，可在线试玩

其预训练模型比Llama1模型有了显著改进，包括训练数据的总词元数增加了40%、上下文长度更长(4k词元)，以及利用了分组查询注意力机制来加速70B模型的推理！
人工智能研究所·2023-08-08 03:41

149自然语言处理进阶手册--NLP 前沿模型

NLP前沿模型自注意力机制介绍中提到了自注意力机制，即同一文本中词汇间的注意力关系，计算这些关系有什么用呢？
Jachin111·2023-08-08 03:35

在Seq2Seq和注意力机制中如何可视化模型细节

参考：https://www.jianshu.com/p/df7906a2a28e上面的参考博文中重点介绍了Bert的可视化后的结果，将Bert中的注意力机制通过Tensor2Tensor工具描述出来。
2cd1·2023-08-07 14:33

Llama 2 with langchain项目详解（一）

相较于Llama1，Llama2的训练数据增加了40%，上下文长度提升至4096，是Llama1的两倍，并且引入了分组查询注意力机制。具体而言，Ll
段智华·2023-08-07 09:56

【深度学习】Transformer，Self-Attention，Multi-Head Attention

://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/117691873论文名：AttentionIsAllYouNeed文章目录1、Self-Attention自注意力机制
XD742971636·2023-08-07 05:16

yolov8训练中keyError报错

当我们在yolov8中添加一些注意力机制，改进网络结构时经常会遇到KeyError报错，这与我们用yolov8时需要新安装ultralytics这个库有关，并且这个库在requirements里也没有，
等你下课ソ·2023-08-07 01:21

论文阅读——ResNeSt: Split-Attention Networks

本文提出了一个模块化的分离-注意力模块（split-attentionblock)，实现在网络中对特征图跨组（featuregroups）使用注意力机制。
吃远·2023-08-06 05:13

阿里用户序列建模ETA

第二阶段，经典的注意力机制用来处理目标物料和第一阶段选出来的用户子序列的关系，进行CTR预估。这种方式存在两个问题，首先是目标不一致，
巴拉巴拉朵·2023-08-05 20:37

美团用户序列建模SDIM

DimensionRelationModelingforClick-ThroughRatePrediction摘要对于长期用户序列行为建模，采用两阶段方法，第一阶段检索出相关子序列，第二阶段应用注意力机制建模相关子序列和目标物料关系
巴拉巴拉朵·2023-08-05 20:37

同一目录下python import报错问题

问题描述这几天在跑一个注意力机制的项目，其中train的主函数在大文件夹下面，而其余的像dataloader和loss这样的文件在另一个子文件下。然后出现了import的错误。
会震pop的码农·2023-08-05 19:51

2019年上半年收集到的人工智能自然语言处理方向干货文章

译”，探寻NLP未来之路NLP接下来黄金十年-----周明等谈值得关注的NLP技术人工智能科普｜自然语言处理（NLP）为什么要学习NLPAI研究员收集NLP数据的四种创意方法（大牛分享）自然语言处理中注意力机制综述
城市中迷途小书童·2023-08-05 10:17

论文阅读-Neighbor Contrastive Learning on Learnable Graph Augmentation(AAAI2023)

方案通过多头图注意力机制自动学习具有自适应拓扑结构的多个图增强视图，可以在不需要先验领域知识的情况下兼容各种图数据集。此外，设计了一种允许每
无脑敲代码，bug漫天飞·2023-08-05 06:57

YOLOv5改进系列（17）——更换IoU之MPDIoU（ELSEVIER 2023|超越WIoU、EIoU等|实测涨点）

【YOLOv5改进系列】前期回顾：YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制
路人贾'ω'·2023-08-04 22:46

YOLOv5改进系列（16）——添加EMA注意力机制（ICASSP2023|实测涨点）

【YOLOv5改进系列】前期回顾：YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制YOLOv5改进系列（2）——添加
路人贾'ω'·2023-08-04 22:16

YOLOv5改进系列（18）——更换Neck之AFPN（全新渐进特征金字塔|超越PAFPN|实测涨点）

【YOLOv5改进系列】前期回顾：YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制
路人贾'ω'·2023-08-04 22:45

注意力模块

目前主流的注意力机制可以分为以下三种：通道注意力、空间注意力以及自注意力（Self-attention）通道域旨在显示的建模出不同通道之间的相关性，通过网络学习的方式来自动获取到每个特征通道的重要程度，
暧昧的呆呆猫·2023-08-04 18:58

深度学习——全维度动态卷积ODConv

part1.什么是动态卷积动态卷积就是对卷积核进行线性加权第一篇提出动态卷积的文章也是在SE之后，他提出目前的注意力机制模型主要都是在特征图上做工作，而动态卷积它对多个卷积核进行线性加权，加权值则与输入有关
追随远方的某R·2023-08-04 12:47

深度学习——常见注意力机制

1.SENetSENet属于通道注意力机制。2017年提出，是imageNet最后的冠军SENet采用的方法是对于特征层赋予权值。重点在于如何赋权1.将输入信息的所有通道平均池化。
追随远方的某R·2023-08-04 12:17

深度学习——注意力机制、自注意力机制

什么是注意力机制？1.注意力机制的概念：我们在听到一句话的时候，会不自觉的捕获关键信息，这种能力叫做注意力。比如：“我吃了100个包子”有的人会注意“我”，有的人会注意“100个”。
追随远方的某R·2023-08-04 12:17

使用 nn.Transformer 和 TorchText 进行序列到序列建模

nn.Transformer模块使用一种注意力机制（最近实现的另一种注意力为nn.MultiheadAttention）来捕捉输
yanglamei1962·2023-08-04 08:17

大模型中的注意力机制——MHA、GQA、MQA

注意力机制是Transformer模型的核心组件。考虑到注意力机制的计算效率问题，研究人员也进行了许多研究。
Hilbob·2023-08-03 16:46

Pytorch(四)

目录一、RNN(递归神经网络)二、GAN(对抗生成网络)三、OCR四、注意力机制一、RNN(递归神经网络)主要应用于NLP(自然语言处理)二、GAN(对抗生成网络)原理:存在一个生成器与判别器，随着双方矛盾升级
几两春秋梦_·2023-08-03 11:31

注意力机制（一）SE模块（Squeeze-and-Excitation Networks）论文总结和代码实现

Squeeze-and-ExcitationNetworks（压缩和激励网络）论文地址：Squeeze-and-ExcitationNetworks论文中文版：Squeeze-and-ExcitationNetworks_中文版代码地址：GitHub-hujie-frank/SENet:Squeeze-and-ExcitationNetworks目录一、论文出发点二、论文的主要工作三、Squeez
向岸看·2023-08-02 17:37

Transformer 要占领地球了，大语言模型最全盘点！

Transformer的核心思想是使用自注意力机制（Self-AttentionMechanism）来建立序列之间的依赖关系。
偶数科技·2023-08-02 16:46

阅读笔记-Transformer Quality in Linear Time

为了解决这个问题，许多工作聚焦于探索更有效的注意力机制，比如linearattention，但这类方法往往存在着以下三个缺陷：inferiorquality.linearattention相对于vanillaattention
熙熙江湖·2023-08-02 13:52

什么是注意力机制

注意力机制是注意力计算规则能够应用的深度学习网络的载体,同时包括一些必要的全连接层以及相关张量处理,使其与应用网络融为一体.使用自注意力计算规则的注意力机制称为自注意力机制.说明:NLP领域中,当前的注意力机制大多数应用于
AI耽误的大厨·2023-08-02 12:13

注意力机制

注意力机制的学习注意力机制的宏观理解注意力机制的引入注意力机制的计算扩展参考注意力机制的宏观理解  从人的角度出发，人在观察事物时，对观察到的情况不是同等关注的。
神奇呵呵·2023-08-02 12:12

注意力机制（二）

上两篇文章中，我们介绍了循环神经网络经典的应用结构自编码模型，以及其应对长序列问题的改进模型——带注意力机制的自编码模型。
整得咔咔响·2023-08-02 12:11

注意力机制代码

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassAttn(nn.Module):def__init__(self,query_size,key_size,value_size1,value_size2,output_size):"""初始化函数中的参数有5个，query_size代表query的最后一维大小key_size
a2428083131·2023-08-02 12:10

什么是注意力机制？注意力机制的计算规则

之所以能够快速判断一种事物(当然允许判断是错误的)，是因为我们大脑能够很快把注意力放在事物最具有辨识度的部分从而作出判断，而并非是从头到尾的观察一遍事物后，才能有判断结果，正是基于这样的理论，就产生了注意力机制
传智教育·2023-08-02 12:39

NLP实战7：seq2seq翻译实战-Pytorch复现

本文为[365天深度学习训练营]内部限免文章（版权归*K同学啊*所有）作者：[K同学啊]本周任务：●请根据N5、N6周内容，为解码器添加上注意力机制一、前期准备准备好数据集eng-fra.txtfrom
牛大了2023·2023-08-02 10:21

颜水成发了个「简单到令人尴尬」的视觉模型，证明Transformer威力源自其整体架构...

早期人们认为是其中的注意力机制贡献最大，对注意力模块做了很多改进。后续研究又发现不用注意力换成SpatialMLP效果也很好，甚至使用傅立叶变换模块也能保留97%的性能。
QbitAl·2023-08-01 17:52

NLP From Scratch: 基于注意力机制的 seq2seq 神经网络翻译

NLPFromScratch:基于注意力机制的seq2seq神经网络翻译这是关于“从头开始进行NLP”的第三篇也是最后一篇教程，我们在其中编写自己的类和函数来预处理数据以完成NLP建模任务。
yanglamei1962·2023-08-01 12:08
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