注意力机制第25页

重新审视MHA与Transformer

事实上，早在一年前博主就已经分别介绍了两者：各种注意力机制的PyTorch实现、从零开始手写一个Transformer，但当时的实现大部分是基于d2l教程的，这次将基于PyTorch源码重新实现一遍。

Iareges·2023-08-01 12:04

超通俗理解注意力机制的原理与本质——结合日常生活来理解

注意力机制的原理与本质论文的核心公式从淘宝购买出发从购买笔记本的例子到对应公式1、【查询】2、【计算相似性】3、【得到价值】4、【计算带权重的价值】5、【总结】公式中提到的dk是什么？

风月ac·2023-08-01 09:31

Transformer 论文学习笔记

nlp.seas.harvard.edu/annotated-transformer/地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762v5翻译：Transformer论文翻译特点：提出一种不使用RNN、CNN，仅使用注意力机制的新模型

tomeasure·2023-07-31 13:19

免费商用 Meta 发布开源大语言模型 Llama 2

：Llama2:OpenFoundationandFine-TunedChatModels据介绍，相比于Llama1，Llama2的训练数据多了40%，上下文长度是Llama1的2倍，并采用了分组查询注意力机制

ejinxian·2023-07-31 13:41

Just Mask and Sum 手搓自然语言模型

很少有人讨论，注意力机制是必要的吗（attentionismust）？但是证明attention的必要性，可能超出了个人算力。

东方佑·2023-07-31 13:11

【深度学习】注意力机制

注意力机制一、注意力机制是什么二、注意力机制的原理是什么三、注意力机制的分类1、点积注意力2、加性注意力3、自注意力一、注意力机制是什么注意力机制（AttentionMechanism）是一种在计算机科学和机器学习中常用的技术

CS_木成河·2023-07-30 12:49

Vision Transformer （ViT）：图像分块、图像块嵌入、类别标记、QKV矩阵与自注意力机制的解析

（ImagePatching）、图像块嵌入（PatchEmbedding）、类别标记、（class_token）、QKV矩阵计算过程、余弦相似度（cosinesimilarity）、Softmax、自注意力机制等概念

_养乐多_·2023-07-30 07:19

初步了解预训练语言模型BERT

而了解BERT需要先了解注意力机制与Transformers。注意力机制注意力机制（AttentionMechanism）是一种在机器学习和自然语言处理中广泛使用的技术，它可以帮助模型在处理输入数据时

搜狐技术产品小编2023·2023-07-29 16:20

十八章：用于弱监督语义分割的自监督等变注意力机制

0.摘要图像级弱监督语义分割是一个具有挑战性的问题，近年来得到了深入研究。大多数先进的解决方案利用类激活图（CAM）。然而，由于全监督和弱监督之间存在差距，CAM几乎无法用作对象掩码。在本文中，我们提出了一种自监督的等变注意机制（SEAM），以发现额外的监督信息并缩小差距。我们的方法基于这样一个观察结果：等变性是完全监督语义分割中的一个隐含约束，其像素级标签在数据增强期间与输入图像进行相同的空间变

Joney Feng·2023-07-29 15:37

《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》阅读笔记

个人总结本文最大贡献是提出了注意力机制，相比于之前NMT（NeuralMachineTranslation）把整个句子压缩成一个固定向量表示的方法，对不同位置的目标单词计算每个输入的不同权重，这样能够更好地捕捉目标词相关的输入信息

solejay·2023-07-29 13:14

【PyTorch】教程：Spatial transformer network

SPATIALTRANSFORMERNETWORKS在这个教程中，我们将学习利用视觉注意力机制（spatialtransformernetworksDeepMindpaper）增强我们的网络。

黄金旺铺·2023-07-29 12:03

STN(Spatial Transformer Networks)

上一篇介绍了通道注意力机制SENET，有兴趣的同学可以去看一下SENET。今天较少一篇空间上的注意力机制网络SpatialTransformerNetworks（STN）。

LN烟雨缥缈·2023-07-29 12:02

注意力机制——Spatial Transformer Networks（STN）

SpatialTransformerNetworks（STN）是一种空间注意力模型，可以通过学习对输入数据进行空间变换，从而增强网络的对图像变形、旋转等几何变换的鲁棒性。STN可以在端到端的训练过程中自适应地学习变换参数，无需人为设置变换方式和参数。STN的基本结构包括三个部分：定位网络（LocalizationNetwork）、网格生成器（GridGenerator）和采样器（Sampler）。

木子十口儿几丶·2023-07-29 12:32

多视图图神经网络

给定多视图：G=G=G=训练一个神经网络注意力机制：!

欧阳AI锋·2023-07-29 11:21

Glocal Energy-based Learning for Few-Shot Open-Set Recognition

Few-ShotOpenRecognition:Query部分open方法图：使用自注意力机制增强类原型：距离计算：交叉熵损失：基于能量的模块：总的能量为：

欧阳AI锋·2023-07-29 11:21

YOLOv5：添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力机制

YOLOv5：添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力机制前言前提条件相关介绍注意力机制SE添加SE注意力机制到YOLOv5CBAM添加CBAM注意力机制到YOLOv5CoordAtt添加CoordAtt

FriendshipT·2023-07-29 05:48

Python将COCO格式实例分割数据集转换为YOLO格式实例分割数据集

FriendshipT·2023-07-29 05:17

【YOLO】yolov5+TensorRT推理

YOLO系列学习上一章【YOLO】添加注意力机制（SE、CBAM、ECA、CA）文章目录YOLO系列学习前言一、TensorRT工具包安装1.1查看本机系统版本、cuda、cudnn版本1.2下载TensorRT

IDONTCARE8·2023-07-28 17:49

【NLP】温和解读：transformer的核心思想

在之前的博客文章《从Seq2Seq到注意力：革命性的序列建模》中，我讨论了注意力机制和Bahdanau注意力的起源。在本博客中，我将以之前的信息为基础。因此，如果您还没有查看上一篇文章，请去查看。

无水先生·2023-07-28 01:19

BERT模型和Big Bird模型对比

Transformer是一种深度学习组件，能够处理并行序列、分析更大规模的数据、加快模型训练速度、拥有注意力机制，能够更好地收集词语相关上下文语境的信息。能够学习其他词语的衍生信息。

夏子期lal·2023-07-27 23:36

阅读笔记-Trans2Seg Segmenting Transparent Object in the Wild with Transformer

比如之前的图卷积网络，注意力机制再到现在的transformer，transformer本质上也是

熙熙江湖·2023-07-27 07:42

注意力机制（SE、Coordinate Attention、CBAM、ECA，SimAM）、即插即用的模块整理

总结曾经使用过的一些即插即用的模块以及一些注意力机制**注意力模块：SE**代码源自这位大佬的仓库：https://github.com/moskomule/senet.pytorchclassSELayer

吴大炮·2023-07-26 17:11

SE、CBAM、ECA注意力机制（网络结构详解+详细注释代码+核心思想讲解+注意力机制优化神经网络方法）——pytorch实现

这期博客我们来学习一下神秘已久的注意力机制，刚开始接触注意力机制的时候，感觉很有意思，事实上学会之后会发现比想象中的要简单，复杂的注意力机制后续会讲解，这期博客先讲解最常见的三种SE、CBAM、ECA注意力机制

小馨馨的小翟·2023-07-26 17:40

CNN中的注意力机制（SE、ECA、CBAM），附Pytorch完整代码

大家好，今天和各位分享一下如何使用Pytorch构建卷积神经网络中的各种注意力机制，如：SENet，ECANet，CBAM。

machnerrn·2023-07-26 17:09

Pytorch图像处理注意力机制SENet CBAM ECA模块解读

目录1.注意力机制1.1SENet（Squeeze-and-ExcitationNetwork）1.1.1SENet原理1.1.2SENet代码示例1.2CBAM（ConvolutionalBlockAttentionModule

山河亦问安·2023-07-26 17:38

transformer理解

transformer的理解Q、K、V的理解核心是自注意力机制。即每个位置的结果为所有位置的加权平均和。为了得到每个位置的权重，需要Q*K得到。

yang_daxia·2023-07-26 11:08

transformer详细介绍(1)__输入Embedding与位置编码

近些年来，基于transfome模型的各种自注意力机制的模型层出不穷，因此我想要认真学习一下transformer模型，以便更好的对各种基于自注意力以及encoder-decoder架构的模型进行分析与理解

Mr·小鱼·2023-07-26 09:06

chatGPT工作原理

模型还使用了注意力机制，这样它就可以在处理序列时更加准确地关注重要

优游的鱼·2023-07-26 00:48

独家 | ChatGPT工作原理：机器人背后的模型

这篇对赋能ChatGPT的机器学习模型的简要介绍，将从大型语言模型(LLM)开始，进而探讨使GPT-3得到训练的革命性的自注意力机制(self-attentionmechanism)，之后研究人类反馈强化学习

数据派THU·2023-07-26 00:47

可解释的 AI：在transformer中可视化注意力

VisualizingAttentioninTransformers|GenerativeAI(medium.com)一、说明在本文中，我们将探讨可视化变压器架构核心区别特征的最流行的工具之一：注意力机制

无水先生·2023-07-25 15:43

ChatGPT：GPT前世今生

GPT的核心创新在于利用Transformer的自注意力机制来建模语言的长程依赖关系。相比RNN结构,Transfor

uianster·2023-07-25 12:05

注意力机制QKV的作用简单易懂

关于注意力机制，一直都了解的比较浅显，只知道怎么去计算，但是具体算出来的怎么就体现了词跟词之间的关系一点都不清楚。

sunshine2304·2023-07-25 09:21

【YOLO】添加注意力机制（SE、CBAM、ECA、CA）

YOLO添加注意力机制（SE、CBAM、ECA、CA）上一章【YOLO】自定义训练数据集文章目录YOLO添加注意力机制（SE、CBAM、ECA、CA）前言一、SE(SENet)1.1原理1.2代码介绍1.2.1

IDONTCARE8·2023-07-25 05:09

YOLOV5改进：CVPR 2023 | 在C3块不同位置添加EMA注意力机制，有效涨点

显著的渠道或空间有效性注意力产生机制更加可辨特征表示用各种计算机进行了说明视觉任务。然而，跨通道建模关系与通道降维可能在提取深度视觉表征时带来副作用。本文提出了一种新的高效多尺度注意力(EMA)方法。模块提出。专注于保留信息每个通道上，并减少计算在上方，我们将部分通道重塑为批处理尺寸并将通道尺寸分组为多个子特征构成空间语义特性在每个特性组中分布良好。具体来说，除了将全局信息编码到重新校准每个平行通

dg68668·2023-07-25 03:30

YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进【NO.71】注意力机制Expectation-Maximization Attention（EMA模块）

前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大

人工智能算法研究院·2023-07-25 03:30

CVPR 2023 | EMA-VFI: 基于帧间注意力提取运动和外观信息的高效视频插帧

EMA-VFI针对视频插帧任务的特点，提出了利用帧间注意力机制来同时提

PaperWeekly·2023-07-25 03:28

CV算法之transform中self-attention理解

这篇文章就不去具体分析某个算法，而是侧重于transform的核心：self-attention，自注意力机制到底是什么，怎么计算的。在CV算法当中怎么去更好地理解它。相信所有尝试了解

xuzz_498100208·2023-07-24 22:49

TopFormer中Attention的理解

TopFormer使用多头注意力机制查询qq的每个头中特征图的每个元素有key_dim个特征键值kk和qq维度相同，为了相乘进行了转置值vv和LeViT一致，扩大了每个元素的维度，特征更多classAttention

刀么克瑟拉莫·2023-07-24 22:10

第53步深度学习图像识别：Bottleneck Transformer建模（Pytorch）

BotNet的核心思想是将Transformer模型的自注意力机制（Self-At

Jet4505·2023-07-24 18:44

NLP实战8：图解 Transformer笔记

目录1.Transformer宏观结构2.Transformer结构细节2.1输入2.2编码部分2.3解码部分2.4多头注意力机制2.5线性层和softmax2.6损失函数3.参考代码本文为[365天深度学习训练营

牛大了2023·2023-07-24 18:12

Efficient Multi-Scale Attention注意再改动，自设计创新即插即用，独有设计！！

其中，注意力机制的提出被证明是一种非常有效的方法。它能够帮助模型集中在输入中的重要部分，从而提升模型的表

一休哥※·2023-07-24 16:57

多图+公式全面解析RNN,LSTM,Seq2Seq,Attention注意力机制

本文将会使用大量的图片和公式推导通俗易懂地讲解RNN,LSTM,Seq2Seq和attention注意力机制，希望帮助初学者更好掌握且入门。

CristianoC20·2023-07-24 15:49

Meta发布Llama 2，开源且免费商用！

他们还采用了分组查询注意力机制！Llama2包含了三个尺寸的模型，分别是70亿、130亿和700亿参数的模型！就连YannLeCun在Twitter上都说：“这将改变大模型市场的格局。

ooope·2023-07-24 14:25

大语言模型

LLM通常基于Transformer架构构建，这类模型依赖于自注意力机制。Transformer能够高效利用计算资源，使得训练更大规模的语言模型成为可能。

sam5198·2023-07-23 21:58

attention机制中的注意力图怎么画_注意力机制 | 图卷积多跳注意力机制 | Direct multihop Attention based GNN...

但目前的注意力机制都只是考虑到相连的节点，却不能利用到能提供图结构上下文信息的多跳邻居(multi-hopneighbors)。

Waiyuet Fung·2023-07-22 15:37

④【自监督学习 · 图神经网络 · 文献精读】计算机八大核心期刊 | (会话) 推荐算法 | 数据增强 | 自监督混合图神经网络 | 多头注意力机制 | 图表示学习 | 超图 | 动态图对比学习

种一棵树，最好的时间是十年，其次，就是现在了！作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主[4]CSDN-人工智能领域优质创作者[5]预期2023年10月份·准CSDN博客专家无限进步，一

追光者♂·2023-07-22 13:11

transformer面试题的简单回答

https://cloud.tencent.com/developer/article/18198411.Transformer为何使用多头注意力机制？

levv·2023-07-22 08:06

ICLR 2019 | 采用轻量化及动态卷积替代注意力机制

Self-attention是建立语言及图像生成模型的有效机制，其通过比较当前时间步中的各个元素，来决定上下文元素的重要程度。文中提出使用lightweightconvolutions替代self-attention，结果表现的就很不错。随后提出了dynamicconvolutions，此时卷积核将在当前时间步中通过函数生成，此方法与self-attention相比有较大提升。并且这种方法所需要的

LC震荡电路·2023-07-22 07:34

改进YOLOv8 | 在C2F模块中添加注意力机制

改进YOLOv8|在C2F模块中添加注意力机制目前，计算机视觉领域的研究已经广泛应用于图像处理、目标检测和识别等方面。

wellcoder·2023-07-21 11:09

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