ATTENTION

self-attention机制中Q、K和V的计算

在self-attention机制中，QQQ、KKK和VVV都是通过对输入向量进行线性映射得到的。
♚ 我·2023-11-30 23:02

深度学习attention机制中的Q,K,V分别是从哪来的？

IIIItdaf回答：我一做CV的，因为在了解Transformer，今天看Self-Attention中的QKV，也产生了此疑惑，为什么非要定义三个tensor，故搜到此问
人工智能与算法学习·2023-11-30 23:31

如何理解self attention中的QKV矩阵

如何理解selfattention中的QKV矩阵疑问：三个矩阵的形状是一样的（embd_dim*embd_dim），作用也都是对输入句子的embedding做线性变换（tf.matmul(Q,input_value
算法有点趣·2023-11-30 23:00

如何理解attention中的Q,K,V？

来源：机器学习算法与自然语言处理本文约2500字，建议阅读5分钟本文介绍了应该如何理解attention中的query,key,value。
数据派THU·2023-11-30 23:58

ATTENTION QKV理解

https://blog.csdn.net/u013887652/article/details/101062567?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendF
火星种萝卜·2023-11-30 23:28

最粗暴简单的理解self-attention QKV含义

最粗暴简单的理解self-attentionQKV含义现在有3个向量ABC，把向量看做人。
七月的和弦·2023-11-30 23:27

Attention中的Q、K、V

Attention机制如下图所示可以这样来看待：将Source中的构成元素想象成是由一系列的数据对构成，此时给定Target中的某个元素Query，通过计算Query和各个Key的相似性或者相关性，得到每个
winner8881·2023-11-30 23:57

理解self-attention的Q, K, V的含义

如果不设置W_Q、W_k、W_v，我们计算的权重很大程度上依赖于我们如何确定原始输入向量点乘的物理意义：两个向量的点乘表示两个向量的相似度。就是Q如果自己跟自己(Q)相乘的话，那么根据向量点乘知识知道，俩个向量越相似，内积越大，当一个向量与自己做内积，再与其他不同词的向量做内积后(行成一个打分向量)，该向量经过softmax后，就会变成有一个位置的值特殊的大(自己与自己相乘)，其他位置的值非常非常
薛定谔的炼丹炉！·2023-11-30 23:57

attention中Q,K,V的理解

第一种1.首先定义三个线性变换矩阵，query，key，value：classBertSelfAttention(nn.Module):self.query=nn.Linear(config.hidden_size
Angelina_Jolie·2023-11-30 23:51

时间序列预测(9) — Informer源码详解与运行

1.2mian_informer.py文件1.3模型训练1.4模型测试1.5模型预测2Informer模型2.1process_one_batch2.2Informer函数2.3DataEmbedding函数2.4ProbAttention
几度春风里·2023-11-30 23:05

时序预测中Attention机制是否真的有效？盘点LSTM/RNN中24种Attention机制+效果对比

目录I.前言II.时序预测中的Attention原理2.1输入Attention2.2输出AttentionIII.代码实现3.1点积3.1.1时间步维度3.1.2变量维度(input+hidden)3.2
Cyril_KI·2023-11-30 19:45

transformer训练与推理

transformer基于中译英任务数据集原本的目标语言标签dec添加完padding后，如果在dec前面加一个S构成了dec_input，而如果在dec后面加一个E构成了dec_output(输出的标签)attention
WAWA战士·2023-11-30 14:49

【读点论文】DAS: A Deformable Attention to Capture Salient Information in CNNs，结合了层特征的上下文信息和可变形卷积的能力

DAS:ADeformableAttentiontoCaptureSalientInformationinCNNsAbstract卷积神经网络(cnn)在局部空间模式识别方面表现优异。
羞儿·2023-11-30 13:49

SATP-GAN：基于自注意力的交通流预测生成对抗网络

文章信息《SATP-GAN：self-attentionbasedgenerativeadversarialnetworkfortrafficflowprediction》是2021年发表在TransportmetricaB
当交通遇上机器学习·2023-11-30 11:43

EPSANet: An Efficient Pyramid Split Attention Block on Convolutional Neural Network

EPSANet:AnEfficientPyramidSplitAttentionBlockonConvolutionalNeuralNetwork：EPSANet：一种基于卷积神经网络的高效金字塔切分注意力模块
何大春·2023-11-30 07:36

学渣提分最后稻草

Nowadays,withtherapiddevelopmentofmodernsociety,anincreasingnumberofissuesarebroughttoourattention,oneofwhichis
创造new_world·2023-11-30 06:46

《深度学习进阶：自然语言处理》第8章 Attention

：自然语言处理》啃书系列  第2章自然语言和单词的分布式表示  第3章word2vec  第4章word2vec的高速化  第5章RNN  第6章GatedRNN  第7章基于RNN生成文本  第8章Attention
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:13

Attention is all your need

编码器层：任务是将所有输入序列映射到一个抽象的连续表示，其中包含了整个序列的学习信息。编码器中的多头注意力应用了一种特定的注意力机制，成为自注意力。自注意力允许模型将输入中的每个单词与输入中的其他单词关联起来。为了实现自注意力，将输入分别送入三个不同的全连接层，以创建查询向量、键向量和值向量。例如，当在搜索引擎上搜索时，搜索引起会将查询词映射到一组键（例如，视频标题、描述等）。与数据库中的候选视频
朝朝暮暮Quake·2023-11-30 01:53

#TCI讲座#TCI课堂中的觉察与平静

NotesfromJustinBailey’slecture“MindfulLanguageTeachingStrategies”.Definitionofmindfulness:thementalapproachofpayingattentiontowhatisactuallyhappeningrightnow
舒乔终身成长·2023-11-30 00:41

transformer架构

Attentionisallyourneed：开创性的论文来自：https://www.bilibili.com/video/BV1ih4y1J7rx/?
素材积累·2023-11-29 21:02

gpt是如何进行训练的？

那么输入时如何经过self-mask-attention来得到输出的呢？defforward(sel
WitsMakeMen·2023-11-29 14:44

Attention is all your need

Attentionisallyourneed文章目录Attentionisallyourneed整体架构：构成：encoderdecoder参考链接：整体架构：encoder->decoder从序列到序列
llddycidy·2023-11-29 09:27

深度学习之图像分类（十五）DINAT: Dilated Neighborhood Attention Transformer理论精简摘要（二）

DilatedNeighborhoodAttentionTransformer摘要局部注意力机制：例如滑动窗口NeighborhoodAttention（NA）或SwinTransformer的ShiftedWindowSelfAttention
哈尔滨张谦蛋·2023-11-29 09:53

李宏毅深度学习课程笔记（一）——Self-attention和Transformer

李宏毅深度学习课程笔记（一）——Self-attention和Transformer1.前言2.Self-attention3.Multi-headSelf-attention4.PositionEncoding5
奔跑的chanchanchan·2023-11-29 05:36

【论文阅读笔记】Prompt-to-Prompt Image Editing with Cross-Attention Control

【论文阅读笔记】Prompt-to-PromptImageEditingwithCross-AttentionControl个人理解思考基本信息摘要背景挑战方法结果引言方法论结果讨论引用个人理解通过将caption
LuH1124·2023-11-29 05:15

EfficientViT:高分辨率密集预测的多尺度线性注意

EfficientViT:Multi-ScaleLinearAttentionforHigh-ResolutionDensePrediction1、介绍2、方法2.1多尺度线性注意模块2.1.1启用全局接收域与
毕竟是shy哥·2023-11-28 22:49

邻里注意Transformer(CVPR2023）

NeighborhoodAttentionTransformer摘要1、介绍2、相关工作2.1新的卷积基线3、方法3.1邻居注意力3.2TiledNAandNATTEN3.3邻居注意力Transformer4
毕竟是shy哥·2023-11-28 22:19

Da-transunet:将空间和通道双重关注与Transformer u-net相结合用于医学图像分割

DA-TRANSUNET:INTEGRATINGSPATIALANDCHANNELDUALATTENTIONWITHTRANSFORMERU-NETFORMEDICALIMAGESEGMENTATION1
毕竟是shy哥·2023-11-28 22:19

EfficientViT：具有级联群体注意力的内存高效Transformer

EfficientViT:MemoryEfficientVisionTransformerwithCascadedGroupAttention1、介绍2、使用VisionTransformer加快速度2.1
毕竟是shy哥·2023-11-28 22:45

三维目标检测----CT3D论文分享

本文提出了一种基于通道层面的self-attention结构来提高网络对于proposal中点的特征的提取能力。
twn29004·2023-11-28 20:53

3D点云目标检测:CT3D解读(未完)

一、RPNfor3DProposalGeneration二、Proposal-to-pointEncodingModule2.1、Proposal-to-pointEmbedding2.2、Self-attentionEncoding
GHZhao_GIS_RS·2023-11-28 20:47

Transformer中的多头注意力机制-为什么需要多头？

答案是：多头注意力机制的组成是有单个的selfattention，由于selfattention通过产生QKV矩阵来学习数据特征，那每一个selfattention最终会产生一个维度上的输出特征，所以当使用多头注意力机制的时候
yzZ_here·2023-11-28 20:14

生成式深度学习(第二版)-译文-第九章-Transformers (I)

理解注意力头(attentionheads)如何聚集到多头注意力层(multiheadatte
Garry1248·2023-11-28 15:56

Memories in the Pictures 回忆往事

Lizrentsasmallstudioand,withAlbert'shelp,shehassettledintohernewapartment.AphotoonthedeskattractsAlbert'sattention
Doris_super·2023-11-28 11:15

时间序列预测实战(二十)自研注意力机制Attention-LSTM进行多元预测（结果可视化，自研结构）

一、本文介绍本文给大家带来的是我利用我自研的结构进行Attention-LSTM进行时间序列预测，该结构是我专门为新手和刚入门的读者设计，包括结果可视化、支持单元预测、多元预测、模型拟合效果检测、预测未知数据
Snu77·2023-11-28 10:39

Keras Attention

GitHub-philipperemy/keras-attention-mechanism:AttentionmechanismImplementationforKeras.kerasforattention-CSDN
菜鸟瞎编·2023-11-28 08:41

深度学习之图像分类（十五）DINAT: Dilated Neighborhood Attention Transformer详解（一）

DilatedNeighborhoodAttentionTransformerAbstractTransformers迅速成为跨模态、领域和任务中应用最广泛的深度学习架构之一。
哈尔滨张谦蛋·2023-11-28 06:33

Transformer —— attention is all you need

https://www.cnblogs.com/rucwxb/p/10277217.htmlTransformer——attentionisallyouneedTransformer模型是2018年5月提出的
weixin_30511107·2023-11-28 01:11

Transformer——《Attention is all you need》

该模型基于纯注意力机制（Attentionmechanisms），完全抛弃了RNN和CNN网络结构，在机器翻译任务上取得了很好的效果。
NPC_0001·2023-11-28 01:41

Transformer——理论篇

序在看这一篇之前，我希望你有一定的基础知识：1.CNN,RNN,Transformer比较2.Attention机制3.self-attention机制本文将紧接着前文的内容，对Transformer再进行一次探索
MoonLer·2023-11-28 01:10

【论文阅读】Transformer——Attention Is All You Need

utils.pymodel.pytrain.pytest.py论文阅读因为本人算是半个CV人，没有NLP的基础，这篇文章和代码也只是浅尝辄止,下载了大佬的代码跑了跑，看了看model中文件就结束了，有错误希望指出感谢知乎上的一个大神知乎大神代码链接AttentionIsAllYouNeed
每个人都是孙笑川·2023-11-28 01:10

Transformer——seq2seq的模型

输入一排向量后，进入self-attention后进入fullyconnectedlayers。最后得到输出。Bol
bolite·2023-11-28 01:08

Transformer——decoder

decoderTransformer-encoderdecoder结构：如果看过上一篇文章的同学，肯定对decoder的结构不陌生，从上面框中可以明显的看出：每个DecoderBlock有两个Multi-HeadAttention
牛像话·2023-11-28 01:35

SE-Net网络详解

Squeezeexcitationnetwork以下简称SE-NetSE是一个在卷积特征图通道上分配Attention的模块，可嵌入到其他的的网络结构中。
行走的参考文献·2023-11-27 21:18

深度学习中的Transformer机制

Transformer引入了自注意力机制（self-attentionmechanism），这是其在处理序列数据时的关键创新。
温柔的行子·2023-11-27 20:28

详细解析GNMT（Google’s Neural Machine Translation System）

总结：1.GNMT模型的成功，背后依靠的是attention机制和seq-seq的结合。
困=_=·2023-11-27 20:49

音视频序列数据分析（RNN-＞seq2seq-＞Encoder+Decoder-＞Attention-＞Transformer）

1.RNN针对语音、视频等序列数据，我们需要进行全局时序信息考虑，因此RNN模型是最初最基础的模型结构。主要可以分析的任务：语音识别、语音合成、视频摘要生成、音视频情感预测等。存在问题：输出的序列长度与输入序列长度保持一致，不能任意变化。2.Seq2Seq(即Encoder+Decoder结构)seq2seq，由Encoder和Decoder两个部分组成，每部分都是一个RNNCell（RNN、LS
Janie.Wei·2023-11-27 20:48

[转] 图解Seq2Seq模型、RNN结构、Encoder-Decoder模型 到 Attention

from:https://caicai.science/2018/10/06/attention%E6%80%BB%E8%A7%88/一、Seq2Seq模型1.简介Sequence-to-sequence
weixin_34101784·2023-11-27 20:18

ConvS2S总结

目录1Introduction2Network2.1Symbols2.2ConvolutionalArchitecture2.3Multi-stepAttention2.4GenerationReferences
一枚小码农·2023-11-27 19:48

详解从 Seq2Seq模型、RNN结构、Encoder-Decoder模型 到 Attention模型

from:https://caicai.science/2018/10/06/attention%E6%80%BB%E8%A7%88/一、Seq2Seq模型1.简介Sequence-to-sequence
qq_38573437·2023-11-27 19:47
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