Attention文献阅读

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

Abstract在本文中，我们提出了一种基于注意力的端到端神经网络方法，用于小足迹关键词发现（KWS），旨在简化构建生产质量的KWS系统的流程。我们的模型包括一个编码器和一个注意机制。编码器使用RNN将输入信号转换为高级表示。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

YOLOv8加入AIFI模块，附带项目源码链接

YOLOv8中提及的AIFI（Attention-basedIntrascaleFeatureInteraction）模块是一种用于增强对象检测性能的机制，它是对YOLO架构中的SPPF（SpatialPyramidPooling-Fast
E寻数据·2024-01-22 14:36

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

Transformer and Pretrain Language Models3-1

contenttransformerattentionmechanismtransformerstructurepretrainedlanguagemodelslanguagemodelingpre-trainedlanguemodels
ringthebell·2024-01-22 10:27

第四十周：文献阅读+GAN

目录摘要Abstract文献阅读：结合小波变换和主成分分析的长短期记忆神经网络深度学习在城市日需水量预测中的应用现有问题创新点方法论PCA（主要成分分析法）DWT（离散小波变换）DWT-PCA-LSTM
m0_66015895·2024-01-22 09:42

机器学习周记（第二十六周：文献阅读-DPGCN）2024.1.15~2024.1.21

目录摘要ABSTRACT1论文信息1.1论文标题1.2论文摘要1.3论文背景2论文模型2.1问题描述2.2论文模型2.2.1时间感知离散图结构估计（Time-awareDiscreteGraphStructureEstimationModule，TADGModule）2.2.2时间卷积模块（TemporalConvolutionModule，TCModule）2.2.3动态个性化图卷积模块（Dyn
Slender2001·2024-01-22 09:40

机器学习周报第29周

目录摘要Abstract一、文献阅读1.论文标题2.论文摘要3.论文背景4.论文方案4.1多视角自注意力网络4.2距离感知4.3方向信息4.4短语模式二、self-attention摘要本周学习了多视角自注意力网络
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

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

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

注意力机制的各种变体一：直接点积二：中间乘以一个矩阵三：Additiveattention：使用一层前馈神经网络来获得注意力分数…Transformer概述输入层BPE（BytePairEncoding
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

Webpack5入门到原理21：提升开发体验

SourceMap为什么开发时我们运行的代码是经过webpack编译后的，例如下面这个样子：/**ATTENTION:The"eval"devtoolhasbeenused(maybebydefaultinmode
duansamve·2024-01-21 21:48

GroupMixFormer：Advancing Vision Transformers with Group-Mix Attention论文学习笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.15157.pdf代码地址：https://github.com/AILab-CVC/GroupMixFormer摘要：ViT已被证明可以通过使用多头自注意力（MHSA）对远程依赖关系进行建模来增强视觉识别，这通常被表述为Query-Key-Value计算。但是，从“Query”和“Key”生成的注意力图仅捕获单个粒度的token-t
athrunsunny·2024-01-21 19:40

读《畅销原理》：为什么好的产品会一炮而红！

今天读了《畅销的原理》这本书，里面讲到了营销的本质是影响人们做选择，其中涉及到了AIDA模型，即消费者从接触外界营销信息到完成购买行为，根据其反应程度的不同，可划分为注意(attention)、兴趣（interest
书不白读·2024-01-21 18:15

transfomer中正余弦位置编码的源码实现

当抛弃循环神经网络结构，完全采用Attention取而代之，这些词序信息就会丢失，模型就没有办法知道每个词在句子中的相对和绝对的位置信息。
zwhdldz·2024-01-21 17:03

be myself day8

alittlechange，yesornopayattentiononothers，yesorno家长里短，有人的地方就有这些我的，你的，她的我有什么《奇迹男孩》观后感一个生来就有面部畸形的孩子，做过27
不骄不躁艰苦奋斗·2024-01-21 13:12

论文阅读【SWINBERT: End-to-End Transformers with Sparse Attention for Video Captioning】

SWINBERT:End-to-EndTransformerswithSparseAttentionforVideoCaptioning发表：CVPR2022idea：之前的方法都是使用其他任务上训练的特征提取器对
hei_hei_hei_·2024-01-21 12:38

Transformer技术深度剖析：AI语言处理的新纪元

1.Transformer全局概括Transformer是一种深度学习模型，最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionIsAllYouNeed》中提出。
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
我要变胖哇·2024-01-21 08:06

机器学习第二十六周周报 ARIMA & Clustering model

文章目录week26ARIMA&Clusteringmodel摘要Abstract一、龙格库塔方法二、文献阅读1.题目2.abstract3.网络架构3.1ARIMA模型3.2K-means聚类3.3评估标准
沽漓酒江·2024-01-21 06:48

ChatGLM vs ChatGPT

所有的NLP大模型都是transformer结构1.Maskattention的策略不同2.训练任务目标不同国内大模型nb公司：百度、清华智谱一、主流大模型粉色：Encoder-only。
南宫凝忆·2024-01-21 06:17

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

C++开发SECS/GEM指南含源代码 EAP

Thismessagereportsachangeinorpresenceofanalarmcondition.Onemessagewillbeissuedwhenthealarmissetandonemessagewillbeissuedwhenthealarmiscleared.Irrecoverableerrorsandattentionflagsmaynothaveacorre
SECS/GEM·2024-01-20 23:37

20231022第十八周周报

学习时间：2023.10.16-2023.10.22学习内容：1、从头开始疏通了对于论文《Bottom-UpandTop-DownAttentionforImageCaptioningandVisualQuestionAnswering
NCUZhangchen·2024-01-20 22:49

机器学习第二十八周周报

机器学习第二十八周周报摘要Abstract一、文献阅读1.题目2.Abstract3.网络结构（1）结构示意图（2）VGG特点4.文献解读（1）Introduction（2）ConvnetConfigurationsArchitectureConfigurationsDiscussion
JerryC1999·2024-01-20 22:47

十八周周报

文章目录摘要文献阅读3Dreconstructionofhumanbodiesfromsingle-viewandmulti-viewimages:Asystematicreview简介研究方法搜索策略选择标准搜索结果三维重建方法单个视图中使用的技术基于参数化人体模型的回归基于非参数人体模型的回归多个视图中使用的技术基于参数回归的模型多视图卷积神经网络非参数回归模型数据集讨论结论和展望总结
Joy_moon·2024-01-20 22:17

第二课：BERT

预训练模型的发展历程BERT结构BERT输入BERTEmbeddingBERT模型构建BERTself-attention层BERTself-attention输出层BERTfeed-forward层BERT
一条大蟒蛇6666·2024-01-20 21:07

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
清风2022·2024-01-20 19:16

LLM：ALiBi - 给注意力加上线性偏置

论文：https://arxiv.org/pdf/2108.12409.pdf代码：https://github.com/ofirpress/attention_with_linear_biases发表
微风❤水墨·2024-01-20 17:18

JabRef新手入门学习记录

基本使用（在latex中）3.1JabRef语言设置3.2JabRef基本界面3.3使用方法来啦（1）文件->新建库（2）添加参考文献，这里有两个方法（3）TeXstudio中引用文献4.推荐一下自用的文献阅读工具
陈炳林的小饼干·2024-01-20 14:48

（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
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
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

Big Model Basics1-2

thetriptobigmodels13年word2vec、14年rnn、15年attentionmechanism、17年transformer、18年elmo、bert不断增加他的参数，数据，显著提升各种任务的性能
ringthebell·2024-01-20 09:06

论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (三)

论文阅读笔记AI篇——Transformer模型理论+实战（三）第三遍阅读（精读）3.1Attention和Self-Attention的区别？3.2Transformer是如何进行堆叠的？
键盘国治理专家·2024-01-20 08:24

Multi-Task Learning based Video Anomaly Detection with Attention 论文阅读

Multi-TaskLearningbasedVideoAnomalyDetectionwithAttentionAbstract1.Introduction2.Previouswork3.Method3.1
何大春·2024-01-20 08:24

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。
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

深度了解Transformer【1】

深度了解Transformer【1】前言：Transformer由论文《AttentionisAllYouNeed》提出，谷歌云TPU推荐的参考模型。
小菜学AI·2024-01-19 19:31

【昇思技术公开课笔记-大模型】Transformer理论知识

什么是TransformerTransformer是一种神经网络结构，由Vaswani等人在2017年的论文“AttentionIsAllYouNeed”中提出，用于处理机器翻译、语言建模和文本生成等自然语言处理任务
JeffDingAI·2024-01-19 16:21

开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势（一）

bloom数据爬取及清洗模型微调及评估搭建AI交互能力搭建IM交互能力搭建违禁词识别能力优化模型推理速度增强模型长期记忆能力二、术语介绍2.1.vLLMvLLM是一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAttention
charles_vaez·2024-01-19 12:30

torch.nn.MultiheadAttention的使用和参数解析

torch.nn.MultiheadAttention的使用和参数解析官方文档链接：MultiheadAttention—PyTorch1.12documentation多注意头原理MultiheadAttention
怎么开心怎么玩·2024-01-19 12:48

【Transformer系列】深入浅出理解Transformer网络模型（综合篇）

一、参考资料TheIllustratedTransformer图解Transformer（完整版）AttentionIsAllYouNeed:TheCoreIdeaoftheTransformertransformer
花花少年·2024-01-19 11:53

使用 attention实现转换日期并可视化attention_Pytorch实现

Pytorch使用attention实现转换日期并可视化attention实现环境：python3.6pytorch1.0importjsonfrommatplotlibimporttickerfromnumpyimport
瞎了吗·2024-01-19 10:29
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