注意力机制

多维时序 | Matlab实现GWO-TCN-Multihead-Attention灰狼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测

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机器学习之心·2024-01-24 06:58

多维时序 | Matlab实现WOA-TCN-Multihead-Attention鲸鱼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现WOA-TCN-Multihead-Attention鲸鱼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现WOA-TCN-Multihead-Attention
机器学习之心·2024-01-24 06:58

分类预测 | Matlab实现LSTM-Attention-Adaboost基于长短期记忆网络融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别

分类预测|Matlab实现LSTM-Attention-Adaboost基于长短期记忆网络融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别目录分类预测|Matlab实现LSTM-Attention-Adaboost
机器学习之心·2024-01-24 06:56

【DeepLearning-1】 注意力机制（Attention Mechanism）

1.1注意力机制的基本原理：计算注意力权重：注意力权重是通过计算输入数据中各个部分之间的相关性来得到的。这些权重表示在给定上下文下，数据的某个部分相对于其他部分的重要性。
风筝超冷·2024-01-24 03:50

Davit 学习笔记（附代码）

DualAttentionVisionTransformers（DaViT）是一种新的VisionTransformer模型，它在全局建模方面引入了双注意力机制。
无妄无望·2024-01-23 22:07

李沐-《动手学深度学习》--03-注意力机制

一、注意力机制1.注意力提示1）框架**随意：**跟随自己的想法的，自主的想法，例如query**不随意：**没有任何偏向的选择，例如Keys如何得到kvq2）Nadaraya-Watson核回归就是一个
叮咚Zz·2024-01-23 20:51

自然语言处理的发展

其中，词嵌入、循环神经网络（RNN）、Transformer和注意力机制等是近年来NLP领域的明星技术。词嵌入是一种将词汇映射到固定维度的
佛系爱学习·2024-01-23 16:15

【BBuf的CUDA笔记】十三，OpenAI Triton 入门笔记一

FlashAttention，大模型推理框架lightllm，diffusion第三方加速库stable-fast等灯，以及很多mlsys的paper也开始使用Triton来实现比如最近刚报道的这个新一代注意力机制
just_sort·2024-01-23 13:27

中文自然语言处理（NLP）中的命名实体识别（NER）任务中，加入注意力（attention）机制

注意力机制可以帮助模型更好地捕捉序列中的关键信息和上下文依赖关系，从而提高对命名实体的识别准确度。
sagima_sdu·2024-01-23 10:15

掌握未来的钥匙：深入探索注意力机制在深度学习中的革命性作用

文章目录一、引言二、基础知识回顾三、注意力机制的起源与发展四、理解注意力机制五、注意力在实践中的应用六、深度学习模型与注意力机制七、注意力机制的优势与挑战八、结语一、引言在深度学习和人工智能的迅速发展过程中
机智的小神仙儿·2024-01-23 07:49

回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测

CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测，CNN-LSTM结合注意力机制多输入单输出回归预测
机器学习之心·2024-01-23 07:44

深度学习（5）---自注意力机制

文章目录1.输入与输出2.Self-attention2.1介绍2.2运作过程2.3矩阵相乘理解运作过程3.位置编码4.TruncatedSelf-attention4.1概述4.2和CNN对比4.3和RNN对比1.输入与输出 1.一般情况下在简单模型中我们输入一个向量，输出结果可能是一个数值或者一个类别。但是在复杂的模型中我们一般会输入一组向量，那么输出结果可能是一组数值或一组类别。 2.一句话
冒冒菜菜·2024-01-23 07:42

多维时序 | Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-23 07:40

Transformer 深度学习模型

Transformer引入了注意力机制（Attention
JNU freshman·2024-01-23 03:44

Transform模型详解

Transformer模型详解Encoder与Decoder输入单词Embedding位置Embedding自注意力机制Self-Attention结构Self-Attention的输出Multi-HeadAttentionEncoder
eduics·2024-01-23 03:35

Attention-based End-to-End Models for Small-Footprint Keyword Spotting基于注意的小脚印关键字点对点模型

然后，注意力机制对编码器特征进行加权，并生成固定长度的向量。最后，通过线性变换和softmax函数，向量成为用于关键字检测的得分。我们还评估了不同编码器架构（包括LSTM，G
图灵与对话·2024-01-22 20:50

Transformer and Pretrain Language Models3-3

insightsofattention注意力机制的特点我们引入的attention机制到底给端到端的模型带来了什么变化？
ringthebell·2024-01-22 10:33

自然语言推断：使用注意力

注意力鉴于许多模型都是基于复杂而深度的架构，Parikh等人提出用注意力机制解决自然语言推断问题，并称之为“可分解注意力模型”。
白云如幻·2024-01-22 09:33

机器学习周报第29周

然后通过混合注意力机制聚合不同的视图，以方便地量化和利用特定的视图及其相关的
Ramos_zl·2024-01-22 09:10

SCI一区级 | Matlab实现EVO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现EVO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现EVO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-22 08:13

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 基于多头自注意力机制和指针网络的文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.问题定义和解决问题的假设问题定义解决问题的假设三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言Textsummarizationbasedonmulti-headself
yuyuyu_xxx·2024-01-22 07:43

Transformer and Pretrain Language Models3-2

transformerstructure注意力机制的各种变体第二种变体：如果两个向量的维度不一样，我们就需要在中间加上一个权重矩阵，来实现他们之间的相乘，然后最后得到一个标量第三种变体：additiveattention
ringthebell·2024-01-22 07:12

自然语言处理的发展

本文将对NLP技术进步的方方面面展开阐述，包括词嵌入、循环神经网络、Transformer、注意力机制等关键技术的发展，以及NLP在机器翻译、情感分析、智能客服、语音识别等领域的应用。
Java之弟·2024-01-22 05:27

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L3-Transformer_and_PLMs

注意力机制的核心就是在decoder的每一步，都把encoder的所有向量提供给decoder模型。具体的例子先获得encoder隐向量的一个注意力分数。
N刻后告诉你·2024-01-22 04:09

CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之DINO attention map

AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,本文给出DINOattentionmap可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件:https://all-things-vits.github.io
微凉的衣柜·2024-01-21 21:26

CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之CLIP注意力机制可视化

1.总述AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,阐述了注意力机制在多模态模型如CLIP,及diffusion模型中的应用.本文给出CLIP注意力机制可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件
微凉的衣柜·2024-01-21 21:26

CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之mean attention distance (MAD)

AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,本文给出meanattentiondistance可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件:https://all-things-vits.github.io
微凉的衣柜·2024-01-21 21:24

数据可视化 | 期末复习 | 补档

文章目录介绍可视化什么是可视化科学可视化，信息可视化，可视分析系统三者之间有什么区别可视化的基本流程可视化的两个基本设计原则数据属性可视化的基本图表可视化编码视觉编码基本图表图形感知前注意力机制格式塔学说变化盲视颜色感知颜色生成和颜色优化可视化评估
啦啦右一·2024-01-21 14:47

Transformer技术深度剖析：AI语言处理的新纪元

下面是Transformer模型的全面概述：1.核心概念注意力机制（AttentionMechanism）：T
散一世繁华，颠半世琉璃·2024-01-21 09:02

（超详细）7-YOLOV5改进-添加 CoTAttention注意力机制

1、在yolov5/models下面新建一个CoTAttention.py文件，在里面放入下面的代码代码如下：importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportflatten,nnfromtorch.nnimportinitfromtorch.nn.modules.activationimportReLUfromtorch.nn.modules.batchnormi
我要变胖哇·2024-01-21 08:06

视频异常检测论文笔记

看几篇中文的学习一下别人的思路基于全局-局部自注意力网络的视频异常检测方法主要贡献：网络结构注意力模块结构：融合自注意力和自编码器的视频异常检测主要贡献：网络结构Transformer模块动态图融合门控自注意力机制的生成对抗网络视频异常检测贡献网络结构门控注意力机制基于全局
何大春·2024-01-21 05:54

SCI一区级 | Matlab实现EVO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现EVO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab
机器学习之心·2024-01-21 03:05

SCI一区级 | Matlab实现EVO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现EVO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab
机器学习之心·2024-01-21 03:35

各类注意力机制Attention——可变形注意力

目录《Attentionisallyouneed》稀疏Attention残差Attention通道注意力空间注意力时间注意力可变形注意力《Attentionisallyouneed》稀疏Attention残差Attention通道注意力空间注意力时间注意力实际上序列类任务也属于时间注意力，比如transformerdecoder逐个预测模型可变形注意力
清风2022·2024-01-20 19:16

（超详细）5-YOLOV5改进-添加A2Attention注意力机制

1、在yolov5/models下面新建一个A2Attention.py文件，在里面放入下面的代码代码如下：importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitfromtorch.nnimportfunctionalasFclassDoubleAttention(nn.Module):def__init__(self,i
我要变胖哇·2024-01-20 14:37

（超详细）6-YOLOV5改进-添加ECA注意力机制

1、在yolov5/models下面新建一个EfficientChannelAttention.py文件，在里面放入下面的代码代码如下：importtorch,mathfromtorchimportnnclassEfficientChannelAttention(nn.Module):#EfficientChannelAttentionmoduledef__init__(self,c,b=1,ga
我要变胖哇·2024-01-20 14:06

多维时序 | Matlab实现CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-20 10:27

多维时序 | Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-20 10:57

一文极速了解【自注意力机制】

当下如火如荼的大模型，其中的关键技术就是注意力机制（Attention），于2015年提出。
全栈O-Jay·2024-01-20 06:28

开创性论文Attention Is All You Need 注意力机制（Attention Mechanism） Transformer模型

“AttentionIsAllYouNeed”是一篇在2017年由谷歌的研究员发布的开创性论文，标志着自然语言处理（NLP）和机器学习领域的一个重要转折点。这篇论文首次提出了“Transformer”模型，它后来成为了许多先进NLP模型（如BERT、GPT系列等）的基础。下面是对这篇论文核心内容的简介：传统模型的局限性：在这篇论文之前，序列到序列（seq2seq）的任务（如机器翻译）通常依赖于循环
小黄人软件·2024-01-20 06:08

CGO-CNN-BiGRU-Attention混沌博弈优化卷积、双向GRU融合注意力机制的多变量回归预测程序！

同样的，我们利用该物理意义明确的创新算法对我们的CNN-BiGRU-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化，构成CGO-CNN-Bi
预测及优化·2024-01-20 03:15

基于 Transformer 的 NLP 智能对话机器人实战课程（大纲1-10章）

关于Transformer和注意力机制提出的101个高级思考问题可以查看GiteeTransformer101Q标签:Transformer,注意力机制,Attention机制,Transfomer课程
孙庚辛·2024-01-20 00:09

多输入多输出 | Matlab实现ISSA-CNN-BiGRU-Attention基于改进麻雀算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的多输入多输出回归预测

多输入多输出|Matlab实现ISSA-CNN-BiGRU-Attention基于改进麻雀算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的多输入多输出回归预测目录多输入多输出|Matlab实现ISSA-CNN-BiGRU-Attention
机器学习之心·2024-01-19 23:45

【昇思技术公开课笔记-大模型】Transformer理论知识

Transformer与传统NLP特征提取类模型的区别主要在以下两点：Transformer是一个纯基于注意力机制的结构，并将自注意力机制和多头注意力机制的概念运用到模型中；*由于缺
JeffDingAI·2024-01-19 16:21

大模型关键技术：上下文学习、思维链、RLHF、参数微调、并行训练、旋转位置编码、模型加速、大模型注意力机制优化、永久记忆、LangChain、知识图谱、多模态

CoT奖励建模参数微调并行训练模型加速永久记忆：大模型遗忘LangChain知识图谱多模态大模型系统优化AI绘图幻觉问题从GPT1-GPT4拆解GPTs对比主流大模型技术点旋转位置编码层归一化激活函数注意力机制优化大模型综述你知道嘛
Debroon·2024-01-19 14:14

交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -BiLSTM-CrossAttention轴承故障识别模型

目录往期精彩内容：前言1快速傅里叶变换FFT原理介绍第一步，导入部分数据第二步，故障信号可视化第三步，故障信号经过FFT可视化2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集和对应标签3交叉注意力机制
建模先锋·2024-01-19 08:03

一区优化直接写：KOA-CNN-BiLSTM-Attention开普勒优化卷积、长短期记忆网络融合注意力机制的多变量回归预测程序！

同样的，我们利用该新鲜出炉的算法对我们的CNN-BiLSTM-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化，构成KOA-CNN-BiLSTM
预测及优化·2024-01-19 07:33

【保姆级教程|YOLOv8添加注意力机制】【2】在C2f结构中添加ShuffleAttention注意力机制并训练

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2024-01-19 01:23

基于深度学习的时间序列算法总结

常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（CNN）、注意力机制（Attention）和混合模型（Mix）等，与机器学习需要经过复杂的特征工程相比
流浪的诗人，·2024-01-18 21:36

MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision

最近，基于注意力机制的网络，如VisionTransformer，也变得流行起来。在这篇论文中，我们展示了卷积和注意力虽然都足以实现良好的性能，但它们两者都不是必需的。
fish小余儿·2024-01-18 20:32
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