注意力机制第27页

paperclub今日分享：一键体验Stable Diffusion 和清晰度修复

1.StableDiffusionStableDiffusion简称SD，是一个文本到图像的潜在扩散模型，说到SD就得提下Diffusion，简单来讲主要利用CLIP语言向量结合UNET的注意力机制生成

paperClub·2023-07-17 15:44

NLP论文

1.BERT(bidirectionalencoderrepresentationsfromtransformer)是谷歌公司发明的，基于自注意力机制的nlp模型。

LANWENBING·2023-07-17 14:53

回归预测 | MATLAB实现Attention-GRU多输入单输出回归预测(注意力机制融合门控循环单元,TPA-GRU)

回归预测|MATLAB实现Attention-GRU多输入单输出回归预测----注意力机制融合门控循环单元，即TPA-GRU，时间注意力机制结合门控循环单元目录回归预测|MATLAB实现Attention-GRU

机器学习之心·2023-07-17 12:52

分类预测 | MATLAB实现基于Attention-LSTM的数据分类预测多特征分类预测(长短期记忆网络融合注意力机制分类预测，含混淆矩阵图、分类图)

分类预测|MATLAB实现基于Attention-LSTM的数据分类预测多特征分类预测(长短期记忆网络融合注意力机制分类预测，含混淆矩阵图、分类图)目录分类预测|MATLAB实现基于Attention-LSTM

机器学习之心·2023-07-17 11:21

【实验练习】基于自注意力机制Vision Transformer模型实现人脸朝向识别 (Python实现) 内容原创

题目人脸识别是一个复杂的模式识别问题，人脸识别是人脸应用研究中非常重要的一步。由于人脸形状不规则、光线和背景条件多样，导致人脸检测精度受限。实际应用中，大量图像和视频源中人脸的位置、朝向、朝向角度都不是固定的，极大化的增加了人脸识别的难度。目前研究中，大多数研究是希望人脸识别过程中去除人脸水平旋转对识别过程的不良影响。但实际应用时往往比较复杂。现给出采集到的一组人脸朝向不同角度时的图片，详见Ima

daphne odera�·2023-07-17 07:17

“GhostNetV2系列：新型长距离注意力机制与廉价操作构建高效轻量级检测器“

“GhostNetV2系列：新型长距离注意力机制与廉价操作构建高效轻量级检测器”计算机视觉技术在近年来的快速发展中成为了热门话题。

wellcoder·2023-07-17 01:52

主干网络篇 | YOLOv8 更换主干网络之 GhostNetV2 | 《GhostNetV2：利用长距离注意力增强廉价操作》

本文提出了一种硬件友好的注意力机制（称为DFC注意力），并提出了一种适用于移

迪菲赫尔曼·2023-07-17 01:47

CV常用注意力机制总结

本文总结了近几年CV领域常用的注意力机制，包括：SE（SqueezeandExcitation）、ECA（EfficientChannelAttention）、CBAM（ConvolutionalBlockAttentionModule

chen_zn95·2023-07-16 18:46

深度学习笔记之Transformer(五) Position Embedding铺垫:Word2vec

text{One-hot}One-hot编码目标函数构建关于语料库与任务目标似然函数构建Word2vec\text{Word2vec}Word2vec模型结构重点总结引言在Transformer(三)自注意力机制一节中介绍了位置编码

静静的喝酒·2023-07-16 15:50

深度学习笔记之Transformer(八)Transformer模型架构基本介绍

机器学习笔记之Transformer——Transformer模型架构基本介绍引言回顾：简单理解：Seq2seq\text{Seq2seq}Seq2seq模型架构与自编码器自注意力机制Transformer

静静的喝酒·2023-07-16 14:15

使用Kaggle GPU资源免费体验Stable Diffusion开源项目

FriendshipT·2023-07-16 07:29

Transformer笔记

为了整合CNN和RNN的优势，[Vaswanietal.,2017]创新性地使用注意力机制设计了Transformer模型。该模型利用attention机制实现了并行化捕捉序列依赖

wjsjjss·2023-07-15 21:09

Transformer架构：GPT生成式预训练Transformer架构的核心组成部分，它通过自注意力机制和前馈神经网络来学习文本数据

文章目录简介Transformer架构架构实施性能优化与可扩展性、安全性常见问题与解答简介Transformer架构：GPT生成式预训练Transformer架构的核心组成部分，它通过自注意力机制和前馈神经网络来学习文本数据

禅与计算机程序设计艺术·2023-07-15 21:00

人工智能(pytorch)搭建模型18-含有注意力机制的CoAtNet模型的搭建，加载数据进行模型训练

大家好，我是微学AI，今天我给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型18-pytorch搭建有注意力机制的CoAtNet模型模型，加载数据进行模型训练。

微学AI·2023-07-15 08:54

[翻译Pytorch教程]NLP部分：使用TorchText进行语言翻译

LANGUAGETRANSLATIONWITHTORCHTEXT本教程展示了如何使用torchtext中几个方便的类对包含英语和德语句子对的知名数据集进行预处理，并用其训练一个将德语句子翻译成英语的包含注意力机制的序列到序列模型

青萍之默·2023-07-15 05:09

Tansformer-GPT-1,GPT-2,GPT-3,BERT&Instruct-GPT简介

•Transformer模型是Google在2017年提出的一种新型神经网络结构，它以自注意力机制(self-attention)为基础，摒

吴晓Q·2023-07-14 23:08

超长上下文处理：基于Transformer上下文处理常见方法梳理

Longformer采用了一种注意力机制，使得token稀疏地关注远距离的token，从而降低计算复杂度。BigBird和LongT5也利用稀疏注意力机制来处理长序列。Hourglass

wwlsm_zql·2023-07-14 20:36

机器翻译

》—基于联合学习对齐和翻译的神经机器翻译作者：DzmitryBahdanau，KyungHyunCho,YoshuaBengio单位：不来梅雅克布大学，蒙特利大学发表会议：ICLR2015补充：最早将注意力机制引入机器翻译的论文

*Major*·2023-07-14 18:03

深度学习神经网络学习笔记-论文研读-transformer及代码复现参考

我们提出了一种新的简单的网络架构，Transformer，完全基于注意力机制，省去了递归和卷积完全。在两个机器翻译任务上的实验表明，这些模型可以质量优越，同时具有更强的并行性和显著的要求训练时间更少。

丰。。·2023-07-14 12:34

注意力机制[矩阵]

每一个输入的向量(Embedding后的向量)，均有q,k,v,三个东西。其中q由下图所生成I矩阵有a1,a2,a3,a4组成，Wq为权重矩阵，将I与Wq相乘求得Q(q1,q2,q3,q4)。K和V与I同理均可求得。将求得出来的K，转置为竖向量与Q相乘，就可以得出α11，α12…,其中表示的意思就是Query(查询)与线索的重合程度。上图中A’为a11,a12,a13,a14…经过softmax后

the animal·2023-07-14 07:53

机器学习的注意力机制学习笔记（一）

注意力机制（AttentionMechanism）是机器学习中一种重要的技术，它模拟了人类注意力的行为，允许模型在处理序列或集合数据时专注于重要的部分，从而提高模型的性能和表现力。

Aresiii·2023-07-13 20:24

【深度学习】多头注意力机制详解

一句话总结：多头注意力机制中的多头不同于卷积神经网络中的多个卷积层中的卷积核，卷积神经网络中的多个卷积层相当于将单个卷积网络复制了num_layers次，每一个卷积层都可以独立进行运算。

zcongfly·2023-06-24 09:51

大模型高效微调综述上：Adapter Tuning、AdaMix、PET、Prefix-Tuning、Prompt Tuning、P-tuning、P-tuning v2

文章目录一、背景1.1Tansformer1.1.1模型结构1.1.2注意力机制1.1.3注意力在Transformer中的应用1.2BERT二、`PEFT`综述2.1PEFT的分类2.2不同PEFT方法的对比三

神洛华·2023-06-24 08:05

深度学习领域怎么找创新点总结

多尺度特征，注意力机制，gcn，gan往上套就完了@小Lay爱迁移：注意力机制加可解释AI，加顶会最顶的结构[泣不成声]@Density：让网络进行N+1式增量学习[灵机一动]@Reconnection

ljm_99·2023-06-24 04:11

YOLOv5改进系列（11）——添加损失函数之EIoU、AlphaIoU、SIoU、WIoU

【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'·2023-06-24 04:34

注意力机制——transformer模型代码解析（机器翻译）

注意力机制——transformer模型代码解析1transformer图解分析（论文）1.1论文中的模型图1.2分模块解释1.2.1单词、位置编码模块1.2.2Encoder模块1.2.3Decoder

scl52tg·2023-06-24 02:34

【神经网络】基于自注意力机制的深度学习

[toc]#【神经网络】基于自注意力机制的深度学习#0.背景介绍：近年来，深度学习在人工智能领域取得了长足的进步，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果。

光剑·2023-06-23 22:00

基于卷积神经网络的高光谱图像分类

3.基于空谱特征3.1空间特征和光谱特征的融合3.2基于3D-CNN分类4.总结引言近年来深度学习的技术在计算机视觉领域中大放异彩，使得对多光谱数据分类的研究迅速发展，结合2D-CNN，3D-CNN，注意力机制

@kc++·2023-06-23 20:47

EMA：基于跨空间学习的高效多尺度注意力模块

AI浩·2023-06-23 19:34

改进YOLOv8 | 即插即用篇 | 在 C2F 模块中添加【SimAM】【CoTAttention】【SKAttention】【DoubleAttention】注意力机制 | 附详细结构图

这篇教程是在你默认添加了《改进YOLOv8|即插即用篇|手把手教你YOLOv8添加注意力机制|适用于【检测任务】【分类任务】【分割任务】【关键点任务】|20+种全打通！》的代码后进行的后续改进的补充。

迪菲赫尔曼·2023-06-23 15:00

注意力机制SE、CBAM、ECA、CA的优缺点

Squeeze-and-Excitation）CBAM（ConvolutionalBlockAttentionModule）ECA（EfficientChannelAttention）CA（ChannelAttention）总结前言注意力机制是一种机器学习技术

帅帅帅.·2023-06-23 14:48

Transformer-XL模型简单介绍

目录一、前言二、整体概要三、细节描述3.1状态复用的块级别循环3.2相对位置编码四、论文链接一、前言以自注意力机制为核心的Transformer模型是各种预训练语言模型中的主要组成部分。

云隐雾匿·2023-06-23 07:27

改进YOLOv8 | 即插即用篇 | 在 C2F 模块中添加【Triplet】【SpatialGroupEnhance】【NAM】【S2】注意力机制 | 附详细结构图

这篇教程是在你默认添加了《改进YOLOv8|即插即用篇|手把手教你YOLOv8添加注意力机制|适用于【检测任务】【分类任务】【分割任务】【关键点任务】|20+种全打通！》的代码后进行的后续改进的补充。

迪菲赫尔曼·2023-06-23 06:59

改进YOLOv5 | 在 C3 模块中添加【EffectiveSE】【GlobalContext】【GatherExcite】【MHSA】注意力机制 | 附详细结构图

文章目录1.EffectiveSE注意力模块1.1原理1.2C3_EffectiveSE代码2.GlobalContext注意力模块2.1原理2.2C3_GlobalContext代码3.GatherExcite注意力模块3.1原理3.2C3_GatherExcite代码4.MHSA注意力模块4.1原理4.2C3_MHSA代码5.添加方式6.C3_Attention结构图7.相关推荐</

迪菲赫尔曼·2023-06-23 05:37

【自注意力机制必学】BERT类预训练语言模型（含Python实例）

BERT类预训练语言模型文章目录BERT类预训练语言模型1.BERT简介1.1BERT简介及特点1.2传统方法和预训练方法1.3BERT的性质2.BERT结构2.1输入层以及位置编码2.2Transformer编码器层2.3前馈神经网络层2.4残差连接层2.5输出层3.BERT类模型简要笔记4.代码工程实践1.BERT简介1.1BERT简介及特点BERT（BidirectionalEncoderR

Moresweet猫甜·2023-06-23 03:56

深入理解深度学习——Transformer：整合编码器（Encoder）和解码器Decoder）

von Neumann·2023-06-22 22:59

浅析GPT2中的autoregressive和BERT的autoencoding源码实现

Bert注意力机制先看一看Bert这个Encoder架构是如何实现autoencoding的。在BertModel这个类中，可以看到其结构是由BertEmbeddin

Charon_HN·2023-06-22 21:17

Transformer Vit Bert 的定义，区别和联系

Transformer（注意力机制）：Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型，用于处理序列到序列（sequencetosequence）的任务。

图 (TU商兴)·2023-06-22 10:24

YOLOv5/v7 添加注意力机制，30多种模块分析⑥，S2-MLPv2模块，NAM模块

目录一、注意力机制介绍1、什么是注意力机制？

哪吒·2023-06-22 08:20

First De-Trend then Attentd: Rethinking Attention for Time-Series Forecasting

理论上，注意力机制在不同的域是等效的，

sigmoidAndRELU·2023-06-21 18:14

基于深度学习的细粒度分类研究及应用

本文主要介绍深度学习图像分类的经典网络结构及发展历程，就细粒度图像分类中的注意力机制进行了综述，最后给出了汽车之家团队参加CVPR2022细粒度分类竞赛所使用的模型及相关算法、参赛经验等，同时介绍了该模型在汽车之家车系识别业务中的应用

·2023-06-21 14:15

Attention is all you need

这篇文章最大的亮点就是提出了一种Transformer的结构，是完全依赖注意力机制来刻画输入和输出之间的全局依赖关系，而不使用递归运算的RNN网络了。

futurewq·2023-06-21 13:29

软注意力机制和硬注意力机制，以及seq2seq

软注意力机制就是虽然词语权重不同，但是在训练模型的时候雨露均沾，每个词语都用到，焦点词语的权重大。

是小李呀~·2023-06-21 12:01

RelationNet：学习目标间关系来增强特征以及去除NMS | CVPR 2018

论文基于NLP的注意力机制提出了目标关系模块，通过与其它目标的比对增强当前目标的特征，而且还可以代替NMS进行端到端的重复结果去除，思想十分新颖，效果也不错来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:RelationNetworksforObjectDetection

·2023-06-21 10:03

ChatGPT的历史和发展过程是怎样的？

2.Seq2Seq模型和注意力机制：在20

心似浮云️·2023-06-21 07:19

改进Inception结构的图像分类方法

同时引入注意力机制，获取关键特征权重信息，优化资源分配方式，并在此基础上设计了一个基于标准卷积与非对称卷积的轻

米朵儿技术屋·2023-06-21 02:34

NLP作业02：课程设计报告

作业头这个作业属于哪个课程自然语言处理这个作业要求在哪里NLP作业02：课程设计报告我在这个课程的目标实现基于Seq2Seq注意力机制的聊天机器人这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标问题的提出，资料的查找参考文献

风逸尘_lz·2023-06-20 15:07

RGBT图像融合算法综述

双通道注意力机制融合算法该算法利用了深度学习中的双通道注意力机制来融合RGB和热红外图像。该算法分为两个步骤：首先，利用卷积神经网络提

LittroInno·2023-06-20 14:26

图解transformer中的自注意力机制

注意力机制在整个注意力过程中，模型会学习了三个权重:查询、键和值。查询、键和值的思想来源于信息检索系统。所以我们先理解数据库查询的思想。假设有一个数据库，里面有所有一些作家和他们的书籍信息。

deephub·2023-06-20 14:51

改进YOLOv5 | 在 C3 模块中添加【SE】【CBAM】【 ECA 】【CA】注意力机制 | 附详细结构图

文章目录1.SE注意力模块1.1原理1.2C3_SE代码2.CBAM注意力模块2.1原理2.2C3_CBAM代码3.CA注意力模块3.1原理3.2C3_CA代码4.ECA注意力模块4.1原理4.2C3_ECA代码5.添加方式6.C3_Attention结构图7.相关推荐1.SE注意力模块论文名称：《Squeeze-and-ExcitationN

迪菲赫尔曼·2023-06-20 12:08

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