Nadaraya-Watson

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

机器学习 | Python实现基于GRNN神经网络模型

文章目录基本介绍模型设计参考资料基本介绍GRNN是Nadaraya-Watson估计器神经网络的改进，其中向量自变量上的标量的一般回归被计算为以核作为加权函数的局部加权平均值。
机器学习之心·2024-01-02 08:18

人工智能-注意力机制之注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归

具体来说，1964年提出的Nadaraya-Watson核回归模型是一个简单但完整的例子，可以用于演示具有注意力机制的机器学习。
白云如幻·2023-11-25 05:27

《动手学深度学习 Pytorch版》 10.2 注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l1964年提出的Nadaraya-Watson核回归模型是一个简单但完整的例子，可以用于演示具有注意力机制的机器学习
AncilunKiang·2023-10-24 17:26

【动手学深度学习-Pytorch版】注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归

注意力机制中的查询、键、值在注意力机制的框架中包含了键、值与查询三个主要的部分，其中键与查询构成了注意力汇聚（有的也叫作注意力池化）。键是指一些非意识的线索，例如在序列到序列的学习中，特别是机器翻译，键是指除了文本序列自身信息外的其他信息，例如人工翻译或者语言学习情况。查询则是与键（非意识提示）相反的，它常被称为意识提示或者自主提示。这体现在文本序列翻译中，则是文本序列的context上下文信息，
い☞殘風☜、™·2023-09-25 05:48

注意力机制学习（全公式）

文章目录注意力起源背景解法【1】【2】【3】注意力函数形式【1】Nadaraya-Watson函数展开【2】采用Nadaraya-Watson函数高斯展开注意力机制表达式注意力-掩蔽函数加性注意力缩放点积注意力
赛文忆莱文·2023-09-04 16:48

机器学习笔记之核函数再回首：Nadarya-Watson核回归python手写示例

机器学习笔记之核函数再回首——Nadaraya-Watson核回归手写示例引言回顾：Nadaraya-Watson\text{Nadaraya-Watson}Nadaraya-Watson核回归通过核函数描述样本之间的关联关系使用
静静的喝酒·2023-08-30 09:37

36k字从Attention讲解Transformer及其在Vision中的应用（pytorch版）

文章目录0.卷积操作1.注意力1.1注意力概述（Attention）1.1.1Encoder-Decoder1.1.2查询、键和值1.1.3注意力汇聚：Nadaraya-Watson核回归1.2注意力评分函数
猛码Memmat·2023-08-25 21:17

机器学习&&深度学习——注意力提示、注意力池化（核回归）

常见循环神经网络结构（RNN、LSTM、GRU）订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助机器学习&&深度学习——注意力提示、注意力池化（核回归）注意力提示引入查询、键和值注意力的可视化小结注意力池化：Nadaraya-Watson
布布要成为最负责的男人·2023-08-12 05:08

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

分类目录：《深入理解深度学习》总目录相关文章：·注意力机制（AttentionMechanism）：基础知识·注意力机制（AttentionMechanism）：注意力汇聚与Nadaraya-Watson
von Neumann·2023-06-22 22:59

compressai里的注意力机制

理论1、原理：注意力机制通过注意力汇聚通过对查询（query）和键（key）结合在一起，实现对值（value）的选择倾向；2、Nadaraya-Watson核回归背景：根据输入的位置（query和key
旺仔菜菜·2023-06-20 10:54

深度学习笔记之Transformer(二)关于注意力分数的总结

深度学习笔记之Transformer——关于注意力分数的总结引言回顾：Nadaraya-Watson\text{Nadaraya-Watson}Nadaraya-Watson核回归再回首：Seq2seq
静静的喝酒·2023-06-18 08:16

深入理解深度学习——Transformer：编码器（Encoder）部分

分类目录：《深入理解深度学习》总目录相关文章：·注意力机制（AttentionMechanism）：基础知识·注意力机制（AttentionMechanism）：注意力汇聚与Nadaraya-Watson
von Neumann·2023-06-16 14:58

深入理解深度学习——Transformer：解码器（Decoder）部分

分类目录：《深入理解深度学习》总目录相关文章：·注意力机制（AttentionMechanism）：基础知识·注意力机制（AttentionMechanism）：注意力汇聚与Nadaraya-Watson
von Neumann·2023-06-16 01:57

深入理解深度学习——Transformer：解码器（Decoder）的多头注意力层（Multi-headAttention）

分类目录：《深入理解深度学习》总目录相关文章：·注意力机制（AttentionMechanism）：基础知识·注意力机制（AttentionMechanism）：注意力汇聚与Nadaraya-Watson
von Neumann·2023-06-15 00:40

深度学习笔记之Transformer(一)注意力机制基本介绍

深度学习笔记之Transformer——注意力机制基本介绍引言回顾：Seq2seq\text{Seq2seq}Seq2seq模型中的注意力机制注意力机制的简单描述注意力机制的机器学习范例：Nadaraya-Watson
静静的喝酒·2023-06-14 15:56

深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：带掩码的多头注意力（Masked Multi-head Attention）

分类目录：《深入理解深度学习》总目录相关文章：·注意力机制（AttentionMechanism）：基础知识·注意力机制（AttentionMechanism）：注意力汇聚与Nadaraya-Watson
von Neumann·2023-06-14 15:58

深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：多头注意力（Multi-head Attention）

分类目录：《深入理解深度学习》总目录相关文章：·注意力机制（AttentionMechanism）：基础知识·注意力机制（AttentionMechanism）：注意力汇聚与Nadaraya-Watson
von Neumann·2023-06-13 08:32

深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：位置编码（Positional Encoding）

分类目录：《深入理解深度学习》总目录相关文章：·注意力机制（AttentionMechanism）：基础知识·注意力机制（AttentionMechanism）：注意力汇聚与Nadaraya-Watson
von Neumann·2023-06-11 12:44

深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：自注意力（Self-attention）

分类目录：《深入理解深度学习》总目录相关文章：·注意力机制（AttentionMechanism）：基础知识·注意力机制（AttentionMechanism）：注意力汇聚与Nadaraya-Watson
von Neumann·2023-06-10 20:24

深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：注意力汇聚与Nadaraya-Watson 核回归

分类目录：《深入理解深度学习》总目录《深入理解深度学习——注意力机制（AttentionMechanism）：基础知识》介绍了框架下的注意力机制的主要成分：查询（自主提示）和键（非自主提示）之间的交互形成了注意力汇聚，注意力汇聚有选择地聚合了值（感官输入）以生成最终的输出。本文将介绍注意力汇聚的更多细节，以便从宏观上了解注意力机制在实践中的运作方式。具体来说，1964年提出的Nadaraya-Wa
von Neumann·2023-06-09 02:31

注意力机制（一）：注意力提示、注意力汇聚、Nadaraya-Watson 核回归

专栏：神经网络复现目录注意力机制注意力机制（AttentionMechanism）是一种人工智能技术，它可以让神经网络在处理序列数据时，专注于关键信息的部分，同时忽略不重要的部分。在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域，注意力机制已经得到了广泛的应用。注意力机制的主要思想是，在对序列数据进行处理时，通过给不同位置的输入信号分配不同的权重，使得模型更加关注重要的输入。例如，在处理一句话时，注意力
青云遮夜雨·2023-03-25 07:59

【动手学深度学习】(task1)注意力机制（更新中）

note注意力机制文章目录note零、基础回顾0.0不同人员的学习定位0.1AI地图0.2深度学习的应用0.3答疑一、可视化注意力权重1.1查询、键和值1.2注意力的可视化1.3小结和练习二、注意力汇聚：Nadaraya-Watson
山顶夕景·2023-03-21 07:08

深度学习入门（六十七）循环神经网络——注意力机制

深度学习入门（六十七）循环神经网络——注意力机制前言循环神经网络——注意力机制课件心理学注意力机制注意力机制是显式地考虑随意线索非参注意力池化层Nadaraya-Watson核回归：总结教材（注意力提示
澪mio·2023-02-24 15:45

注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归

Nadaraya-Watson核回归是具有注意力机制的机器学习范例。Nadaraya-Watson核回归的注意力汇聚是对训练数据中输出的加权平均。
流萤数点·2023-02-03 11:43

注意力评分函数（掩蔽softmax操作，加性注意力,缩放点积注意力）

注意力汇聚：Nadaraya-Watson核回归_流萤数点的博客-CSDN博客使用了高斯核来对查询和键之间的关系建模。(10.2.6)中的高斯核指数部分可以视为注意力评分函数
流萤数点·2023-02-03 11:43

详解注意力机制和Transformer

介绍了什么是Attention▶️介绍Encoder-Decoder框架(目前大部分AttentionModel都是依附于该框架实现)▶️介绍了Attention模型中的基础概念查询、键和值▶️通过讲解Nadaraya-Watson
zyw2002·2023-02-02 10:32

攻克 Transformer && 评分函数（加性注意力、缩放点积注意力）

上篇博客链接直达：攻克Transformer&注意力机制的查询、键和值&有无参数的Nadaraya-Watson核回归选择不同的注意⼒评分函数a会导致不同的注意⼒汇聚操作。
Flying Bulldog·2022-12-08 19:52

注意力机制 - 注意力汇聚：Nadaraya-Watson核回归

文章目录注意力汇聚：Nadaraya-Watson核回归1-生成数据集2-平均汇聚3-非参数注意力汇聚4-带参数注意力汇聚批量矩阵乘法定义模型训练5-小结注意力汇聚：Nadaraya-Watson核回归框架下的注意力机制的主要成分
未来影子·2022-11-26 07:20

注意力机制（Attention Mechanism）

池化层都只考虑不随意线索注意力机制则显示的考虑随意线索随意线索被称之为查询（query）每个输入是一个值（value）和不随意线索（key）的对通过注意力池化层来有偏向性的选择某些输入非参注意力池化层给定数据（，），平均池化是最简单的方案：更好的方案是60年代提出来的Nadaraya-Watson
不知名高校研究生·2022-11-23 09:15

动手学深度学习（四十六）——注意力机制

文章目录一、注意力机制二、注意力提示2.1生物学中的注意力提示2.2查询、键和值2.3注意力的可视化三、注意力池化：Nadaraya-Watson核回归3.1生成数据集3.2平均池化3.3非参数的注意力池化
留小星·2022-11-23 09:13

注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归

文章目录注意力汇聚：Nadaraya-Watson核回归生成数据集平均汇聚非参数注意力汇聚带参数注意力汇聚批量矩阵乘法定义模型训练小结注意力汇聚：Nadaraya-Watson核回归上节我们介绍了框架下的注意力机制的主要成分
Gaolw1102·2022-10-30 03:21

Transformer：注意力机制（attention）和自注意力机制（self-attention）的学习总结

目录前言1.注意力机制1.1非自主提示和自主提示1.2查询，键和值1.3注意力机制的公式1.3.1平均汇聚1.3.2非参数的注意力汇聚（Nadaraya-Watson核回归）1.3.3带参数的注意力汇聚
玉堃·2022-10-12 22:49

PyTorch注意力机制【动手学深度学习v2】

文章目录1.注意力机制1.1注意力机制1.1.1非参注意力池化层1.1.2Nadaraya-Watson核回归1.1.3参数化的注意力机制1.1.4注意力汇聚：Nadaraya-Watson核回归的代码实现
紫色银杏树·2022-07-02 07:53

R实现局部线性回归与核回归

定义加权平均核：Nadaraya-Watson核估计为:局部加权最小二乘估计:Nadaraya-Watson核估计为（高斯核）：局部线性回归估计m(x)想法：在局部线性函数回归的基础上核估计虽然实现了局部加权
橒·2022-06-24 07:25

PyTorch注意力机制

文章目录1.注意力机制1.1注意力机制1.1.1非参注意力池化层1.1.2Nadaraya-Watson核回归1.1.3参数化的注意力机制1.1.4注意力汇聚：Nadaraya-Watson核回归的代码实现
m0_67403188·2022-05-23 10:33

6.3.1 Nadaraya-Watson模型（PRML读书笔记）

  在3.3.3节，我们看到，对于新的输⼊xxx，线性回归模型的预测的形式为训练数据集的⽬标值的线性组合，组合系数由“等价核”（3.62）给出，其中等价核满⾜加和限制（3.64）。  我们可以从核密度估计开始，以⼀个不同的角度研究核回归模型（3.61）。假设我们有⼀个训练集{xn,tn}\{\textbf{x}_n,t_n\}{xn,tn}，我们使⽤Parzen密度估计来对联合分布p(x,t)p(
笑看风云之变换·2020-08-18 08:22

PRML第六章之核⽅法

文章目录PRML第六章之核⽅法对偶表⽰构造核径向基函数⽹络Nadaraya-Watson模型⾼斯过程重新考虑线性回归问题参考马春鹏《模式识别与机器学习》翻译PRML第六章之核⽅法之前的线性参数模型是，从训练数据得到参数
hinanmu·2020-07-15 21:18
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