Attention注意力机制

基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法（RIME）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（AttentionMechanism
程序辅导帮·2024-08-28 23:57

语音识别技能汇总

语音识别技能汇总常见问题汇总importwarningswarnings.filterwarnings('ignore')基础知识Attention-注意力机制原理：人在说话的时候或者读取文字的时候，是根据某个关键字或者多个关键字来判断某些句子或者说话内容的含义的
语音不识别·2024-08-28 14:25

Python深度学习：构建下一代智能系统

为了帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术，本文讲解注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer
2401_83402415·2024-08-28 10:04

【LSTM回归预测】遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测【含Matlab源码 3738期】

⛄一、遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测风力发电是一种清洁能源，越来越受到人们的关注和重视。
Matlab领域·2024-08-28 02:46

老友记第六季（第19集）

1.Mumble：含糊的话；咕噜；喃喃自语Monica:DoesRalphmumblewhenyou’renotpayingattention?是不是拉夫每次都是在你没有专注的时候喃喃自语？（瑞
小神2·2024-08-27 23:08

基于灰狼优化算法(GWO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法原理与模型构建1.灰狼优化算法(GWO)2.CNN-BiGRU-Attention模型3.GWO优化CNN-BiGRU-Attention模型三
qq_551705769·2024-08-27 14:27

时序预测|基于变分模态分解-时域卷积-双向长短期记忆-注意力机制多变量时间序列预测VMD-TCN-BiLSTM-Attention

时序预测|基于变分模态分解-时域卷积-双向长短期记忆-注意力机制多变量时间序列预测VMD-TCN-BiLSTM-Attention文章目录前言时序预测|基于变分模态分解-时域卷积-双向长短期记忆-注意力机制多变量时间序列预测
机器不会学习CL·2024-08-27 08:13

基于白鲸优化算法(BWO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法介绍1.白鲸优化算法（BWO）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（Attention）三、模型构建与优化
科研_研学社·2024-08-27 06:33

基于鲸鱼优化算法(WOA)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法介绍1.鲸鱼优化算法(WOA)2.CNN（卷积神经网络）3.BiGRU（双向门控循环单元）4.Attention机制三、模型构建与优化1.模型结构
程序辅导帮·2024-08-27 06:00

基于北方苍鹰算法优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.模型组成2.研究步骤三、研究成果与应用前景四、结论2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，
然哥爱编程·2024-08-27 05:58

基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法（RIME）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（AttentionMechanism
创新优化代码学习·2024-08-27 05:57

2019-01-06

Yes.IhavealwaysregardedphilosophyasthemostdifficultmajortolearnandtheleastthingIwillpayattentionto.Whileifsomeonedislikessomething
飞鸟逐溪·2024-08-26 21:20

深度学习学习经验——变换器（Transformer）

变换器（Transformer）变换器（Transformer）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，与循环神经网络（RNN）不同，它不依赖于顺序处理数据，而是依靠一种称为注意力机制（AttentionMechanism
Linductor·2024-08-26 19:44

深度学习--Transformer和BERT区别详解

Transformer的概念、作用、原理及应用概念Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的神经网络架构，由Vaswani等人在2017年提出。
Ambition_LAO·2024-08-26 08:36

YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10结合全新多尺度动态增强注意力机制DSAttention(全网独家创新)

1.DSAttention介绍DSAttention注意力机制在图像特征提取中具有以下优点：(1).全局信息捕捉能力：DSAttention机制通过使用软注意力机制（SoftmaxAttention）来计算特征图的全局相关性
小李学AI·2024-08-26 07:27

23 注意力机制—BERT

目录BERT预训练NLP里的迁移学习BERTBERT动机BERT预训练NLP里的迁移学习在计算机视觉中比较流行，将ImageNet或者更大的数据集上预训练好的模型应用到其他任务中，比如小数据的预测、图片分类或者是目标检测使用预训练好的模型（例如word2vec或语言模型）来抽取词、句子的特征做迁移学习的时候，一般不更新预训练好的模型在更换任务之后，还是需要构建新的网络来抓取新任务需要的信息使用预训
Unknown To Known·2024-08-25 01:57

4D卓越团队——课前习书（第三、四章）

图片发自App第三章：4D系统----神奇坐标的诞生A（Attention)4D领导的四个维度：情感与直觉--培养维度、情感与感觉--包容维度、逻辑与直觉--展望维度、逻辑与感觉--指导维度是如何建设高绩效团队
阔涵·2024-08-24 05:22

informer+TCN+通道注意力机制+SSA时间序列模型预测

1.1Informer的关键机制稀疏自注意力机制（ProbSparseAttention）：传统的Transformer使用全局自注意力机制，即对于输入的每个时间步，它都计算与其
成为深度学习高手·2024-08-23 23:12

深度学习，创新点，模型改进

深度学习添加创新点①在现有模型上添加自己的创新点②或者混合多个模型等等③提供创新点添加各种注意力机制，各种模型block。
揽星河@·2024-08-23 21:00

Transformer总结(二)：架构介绍（从seq2seq谈到Transformer架构）

文章目录一、seq2seq应用介绍二、编码器解码器架构2.1流程介绍2.2原理说明三、Transformer整体结构和处理流程3.1Attention机制在seq2seq中的引入3.2比较RNN与自注意力
胡牧之.·2024-08-23 10:19

【深度学习】吴恩达-课后作业-搭建多层神经网络以及应用

基本也忘得差不多了，这几周回顾了一下深度学习这门课的笔记，看了别的博主的总结，对CNN，RNN,LSTM,注意力机制等网络结构进行了复盘，虽然感觉自己很心浮气躁，一边也在学集成学习那几个算法和推荐系统相关
—Xi—·2024-08-23 10:17

[CLIP-VIT-L + Qwen] 多模态大模型源码阅读 - 语言模型篇（1）

,以CLIP-VIT-14为visionencoder的imagecaptioning模型，找了很多文章和库的源码，但是无奈都不怎么看得懂，刚开始打算直接给languagedecoder加上crossattention
FlowerLoveJava·2024-08-23 09:14

Llama开源代码详细解读（2）

FlashAttentionifis_flash_attn_available():#检查flashattention的可用性fromflash_attnimportflash_attn_func,flash_attn_varlen_funcfromflash_attn.bert_paddingimportindex_first_axis
江安的猪猪·2024-08-23 04:45

【flash attention安装】成功解决flash attention安装: undefined symbol: _ZN2at4_ops9_pad_enum4callERKNS_6Tensor

【大模型-flashattention安装】成功解决flashattention安装site-packages/flash_attn_2_cuda.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so
算法驯化师·2024-08-23 04:44

注意力机制在Transformer模型中的原理与应用

很高兴能为您撰写这篇关于"注意力机制在Transformer模型中的原理与应用"的技术博客文章。作为一位世界级的人工智能专家和计算机领域大师,我将以专业、深入、实用的角度来全面探讨这个重要的技术主题。
AGI通用人工智能之禅·2024-08-22 17:36

Transformer模型:Postion Embedding实现

下面是一个简单的基于正弦和余弦函数的PositionEmbedding实现的例子，这种方法在原始的Transformer论文"AttentionisAllYouNee
109702008·2024-08-22 10:58

YOLOv9改进 添加可变形注意力机制DAttention

一、DeformableAttentionTransformer论文论文地址：arxiv.org/pdf/2201.00520.pdf二、DeformableAttentionTransformer注意力结构
学yolo的小白·2024-03-16 05:06

小白看得懂的 Transformer

Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点，利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增加到非常深的深度，充分
zy_zeros·2024-03-12 18:39

大模型加速与性能对比

大模型加速与性能对比阿里通义千问flash-attention加速正常运行通义千问会提示安装flash-attention以获得更快的推理速度，缺少这个包并不影响模型运行。
__如风__·2024-03-12 11:58

webpack5高级--01_提升开发体验

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
化作繁星·2024-03-12 09:56

Transformer、BERT和GPT 自然语言处理领域的重要模型

区别：架构：Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，用于编码输入序列和解码输出序列。
Jiang_Immortals·2024-03-08 23:21

4D习书之旅——第二章背景管理是团队管理的核心

AMBR流程——背景管理工具你的关注点（Attention）加上你的心态（Mindset）影响你的行为（Behaviors）产生你要的结果（results）第一点A:我关注的内容NASA的斯蒂芬.约翰逊认为
小北eric·2024-03-06 04:17

Transformer结构介绍和Pyotrch代码实现

代码实现关注B站查看更多手把手教学：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)基本结构介绍Transformer结构是近年来自然语言处理（NLP）领域的重要突破，它完全基于注意力机制
肆十二·2024-03-03 15:35

Made In Heaven，LLM要加速了

于是我就尝试在这两个系统上进行加速实验，尝试HuggingfaceDoc中推荐的FlashAttention2以及vLLM的PageAttention。原理参考L
DisonTangor·2024-03-03 12:31

金融贷款风险预测：使用图神经网络模型进行违约概率评估

要使用PyTorch和GNN（图神经网络）来预测金融贷款风险，并加入注意力机制，我们首先需要构建一个贷款风险预测的图数据集。然后，我们将设计一个基于注意力机制的GNN模型。
从零开始学习人工智能·2024-02-29 13:52

Mamba 作者谈 LLM 未来架构

文章目录前言1、为什么注意力机制有效？2、注意力计算量呈平方级增长3、StripedHyena是个什么模型？4、什么是Mamba?
JOYCE_Leo16·2024-02-28 20:04

Attention注意力机制

网上的文章总把Attention注意力机制和Transformer模型结合来讲，看起来非常复杂。实际上Attention不仅作用于自然语言处理领域，目前已是很通用的技术。
xieyan0811·2024-02-25 16:44

每日一词4 shift

意：tochangeasituation,discussionetcbygivingspecialattentiontooneideaandsubjectinsteadoftothepreviousones
ph2_陈小烦·2024-02-24 22:43

10 中科院1区期刊优化算法|基于开普勒优化-卷积-双向长短期记忆网络-注意力时序预测Matlab程序KOA-CNN-BiLSTM-Attention

文章目录一、开普勒优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、KOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六、获取方式一、开普勒优化算法基于物理学定律的启发
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:59

06基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制的数据分类算法

基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制的数据分类算法鲸鱼智能优化基本原理鲸鱼智能优化算法（WhaleOptimizationAlgorithm，WOA
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:58

08 2024年1月最新优化算法 美洲狮优化算法(PO) 基于美洲狮PO优化CNN-BiLSTM-Attention的时间序列数据预测算法PO-CNN-LSTM-Attention 优先使用就是创新！

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、美洲狮优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、PO-CNN-BiLSTM-Attention
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:58

07基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制的时间序列预测算法

文章目录鲸鱼优化算法CNN卷积神经网络BiLSTM双向长短期记忆网络Attention注意力机制WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制数据展示代码程序实验结果获取方式鲸鱼优化算法鲸鱼优化算法
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:28

基于WOA优化CNN-LSTM-Attention的回归或时序算法，包含多种CNN-LSTM算法进行对比|Matlab

01基于WOA优化CNN-LSTM-Attention的回归或时序算法，包含多种CNN-LSTM算法进行对比|Matlab基础知识：基于WOA-CNN-LSTM-Attention的数据回归算法是一种利用深度学习技术来进行数据回归分析的方法
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:57

@(YES)和YES?@1:@0区别何在？

后台人员提供了一个网络请求接口，接口文档如下：接口文档.png使用字典将参数传递过来给后台，移动端提供的参数isAttention是BOOL类型，要转换成后台所需要的int类型；因为字典之中键值只能是对象类型
FourV·2024-02-20 19:39

【Transformer】Transformer的简单了解：Positional Encoding、Self-attention、Batch 与 Layer Norm 等

transformer初了解PositionalEncoding（位置编码）Self-attention（自注意力机制）
magic_ll·2024-02-20 16:38

【GRU回归预测】麻雀算法优化注意力机制卷积神经网络结合双向门控循环单元SSA-Attention-CNN-BiGRU数据预测（多输入多输出）【含Matlab源码 3905期】

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。个人主页：海神之光代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab）信号处理（Matlab）车间调度
Matlab领域·2024-02-20 09:14

多维时序 | Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention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模型

多维时序|Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention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模型目录多维时序|Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-02-20 06:21

【深入理解Attention】Transformer的理解和代码实现

1Self-attention自注意力机制1.1QKV的理解attention和推荐算法有类似之处我们在电商购物平台上输入查询query，然后平台返回商品列表系统会根据query去查找所有相似度高的商品
量子-Alex·2024-02-20 05:18

transformer-Attention is All You Need（一）

1.为什么需要transformer循环模型通常沿输入和输出序列的符号位置进行因子计算。通过在计算期间将位置与步骤对齐，它们根据前一步的隐藏状态和输入产生位置的隐藏状态序列。这种固有的顺序特性阻止了训练样本内的并行化，这在较长的序列长度上变得至关重要，因为有限的内存限制了样本的批处理大小。相较于seq2seq结构每个时间步的输出需要依赖于前面时间步的输出，这使得模型没有办法并行，效率低，面临对齐问
liaolaa·2024-02-20 04:18

transformer-Attention is All You Need（二）

transformer中的解码器解码器层每个解码器层根据给定的输入向目标方向进行特征提取，即完成解码过程transformer的解码器也是一个自回归模型，根据编码器的结果以及上一次预测的结果，对下一次可能出现的值进行特征表示。它也是由N层完全相同解码器层堆叠起来的，每个解码器层包括三个子层连接结构：1.第一个子层连接结构是一个多头注意力子层和一个规范化层和残差连接的组合；2.第二个子层连接结构是一
liaolaa·2024-02-20 04:45
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