Self-Attention

Transformer 代码+原理

文章目录reference总览详述self-attention为什么要除以dk\sqrt{d_k}dk多头注意力机制feedforword残差连接编码器解码器线性层和softmax输入层为什么要这么设计位置编码
一只小菜狗:D·2022-08-29 07:53

【DL】self-attention

目录1self-attention2Muti-headSelf-attention3self-attention应用于图片4self-attentionVSRNN1self-attention总结：图1-1为由输入I和、、求Query、Key和Value过程的细化。图1-2为由Q和K求AttentionMatrix过程的细化。图1-3为由V和AttentionMatrix求输出O过程的细化。图1-
Jackilina_Stone·2022-08-21 11:02

自注意力和 CNN 的结合 ACmix : On the Integration of Self-Attention and Convolution

OntheIntegrationofSelf-AttentionandConvolutionFigure1.AsketchofACmix.Weexploreacloserrelationshipbetweenconvolutionandself-attentioninthesenseofsharingthesamecomputationoverhead(1×1convolutions),andco
Phoenixtree_DongZhao·2022-08-13 07:03

Self-Attention和CNN的优雅集成，清华大学等提出ACmix，性能速度全面提升

清华大学等提出了一个混合模型ACmix：它既兼顾Self-Attention和Convolution的优点，同时与Convolution或Self-Attention对应的模型相比，具有更小的计算开销。
机器学习社区·2022-08-13 07:20

CVPR 2022 | 清华开源ACmix：自注意力和CNN的融合！性能速度全面提升！

OntheIntegrationofSelf-AttentionandConvolution论文：https://arxiv.org/abs/2111.14556代码（部分已开源）：https://github.com/Panxuran/ACmixConvolution和Self-Attention
Amusi（CVer）·2022-08-13 07:14

清华提出ACmix：自注意力和CNN的融合！性能速度全面提升！

OntheIntegrationofSelf-AttentionandConvolution论文：https://arxiv.org/abs/2111.14556代码（即将开源）：https://github.com/Panxuran/ACmixConvolution和Self-Attention
Amusi（CVer）·2022-08-13 07:14

ACmix 自注意力和卷积集成 On the Integration of Self-Attention and Convolution+

自注意力和卷积自注意力⇆1×1卷积卷积自注意力\overset{1\times1卷积}\leftrightarrows卷积自注意力⇆1×1卷积卷积项目分解阶段1分解阶段2kernel大小为k×k的传统卷积k2k^2k2个单独的1×1卷积然后进行移位和求和操作。自注意力查询、键和值的投影解释为多个1×1卷积然后通过计算注意力权重和聚合值。具有某种相似此阶段占据更多计算卷积(下图为stride=1的情
FakeOccupational·2022-08-13 07:13

Transformer 中 Self-attention 的计算复杂度

在Transformer中，Multi-headattention的计算过程是：MultiHeadAttn(zq,x)=∑m=1MWm[∑k∈ΩkAmqk⋅Wm′xk]\text{MultiHeadAttn}(z_q,\mathbb{x})=\sum_{m=1}^MW_m[\sum_{k\in\Omega_k}A_{mqk}\cdot{W'_m}\mathbb{x}_k]MultiHeadAttn
calvinpaean·2022-08-12 15:38

机器学习笔记（李宏毅 2021/2022）——第四节：self-attention

相关视频2021-self-attention(上)2021-self-attention(下)选修-RNN（上）选修-RNN（下）选修-GNN（上）选修-GNN（下）选修-Unsupervisedlearning:WordEmbedding一、self-attention1.VectorSetasInput从前我们都是输入一个vector，现在有些情况下，我们需要输入一个vectorset。文字
toro180·2022-08-12 07:16

【Transformer专题】一、Attention is All You Need（Transformer）

目录前言一、整体架构二、Transfomer输入2.1、单词Embedding2.2、位置Embedding三、Self-Attention结构3.1、Self-AttentionQKV3.2、Multi-HeadAttention
满船清梦压星河HK·2022-08-01 07:37

层层剖析，让你彻底搞懂Self-Attention、MultiHead-Attention和Masked-Attention的机制和原理

文章目录本文内容一、Self-Attention1.1.为什么要使用Self-Attention1.2.直观的感受下Self-Attention1.3.Self-Attenion是如何考虑上下文的1.4.如何计算相关性分数α\alphaα1.5.将α\alphaα归一化1.6.整合上述内容1.7.向量化1.8.dkd_kdk是什么，为什么要除以dk\sqrt{d_k}dk1.9.代码实战：Pyto
iioSnail·2022-07-20 07:33

什么是self-attention、Multi-Head Attention、Transformer

，目的是从输入输出、以及内部数据流和详细的计算过程角度，去剖析self-attention、Multi-HeadAttention、Transformer的原理。
⊙月·2022-07-20 07:27

Mutli-Head Attention 和 Self-Attention 的区别与联系

最近在阅读论文的过程中接触到了Multi-HeadAttention的结构，脑子里的第一反应是都叫Attention，那Mutli-HeadAttention和Self-Attention之间是什么关系呢
weix1235·2022-07-20 07:55

NLP经典论文：Attention、Self-Attention、Multi-Head Attention、Transformer 笔记

NLP经典论文：Attention、Self-Attention、Multi-HeadAttention、Transformer笔记论文介绍特点模型结构整体结构输入输出Attention结构没有mask
电信保温杯·2022-07-20 07:23

multi-heads attention 机制和代码详解

Self-Attention说下面的句子是我们要翻译的输入句子：”Theanimaldidn’tcrossthestreetbecauseitwastootired”这句话中的“它”指的是什么？
frank_zhaojianbo·2022-07-20 07:46

Self-attention 和Multi-head attention

selfattention:标度点积classScaledDotProductAttention(nn.Module):def__init__(self):super(ScaledDotProductAttention,self).__init__()defforward(self,Q,K,V,attn_mask):scores=torch.matmul(Q,K.transpose(-1,-2))
Bruce-XIAO·2022-07-20 07:40

MultiHead-Attention和Masked-Attention的机制和原理

Pytorch实现MultiHeadAttention三.MaskedAttention3.1为什么要使用Mask掩码3.2如何进行mask掩码3.3为什么是负无穷而不是0一、本文说明看本文前，需要先彻底搞懂Self-Attention
iioSnail·2022-07-20 07:40

图解transformer | The Illustrated Transformer

文章目录写在最前边正文从高层面看图解张量现在我们来看一下编码器自注意力细说自注意力机制用矩阵计算self-attention多头注意力使用位置编码表示序列的位置残差解码器最后的线性层和softmax层训练过程概述损失函数更多内容
LolitaAnn·2022-07-18 07:28

Transformer多头注意力机制实现数字预测（pytorch）

仅仅通过注意力机制（self-attention）和前向神经网络（FeedForwardNeuralNetwork），不需要使用序列对齐的循环架构就实现
疯狂的布布·2022-07-17 07:28

面向长代码序列的Transformer模型优化方法，提升长代码场景性能

由于self-attention模块的复杂度随序列长度呈次方增长，多数编程预训练语言模型（Programming-basedPretrainedLanguageModel
阿里云技术·2022-07-15 11:45

文本意图识别方案整理

目前主流的本文分类模型可以分为CNN、RNN和Bert（self-attention）三类，三者可以结合起来，同时由于短本文中关键词对分类结果作用明显，添加attention机制也是常用的trick。
MachineCYL·2022-07-14 07:34

【SIGIR 2022】面向长代码序列的Transformer模型优化方法，提升长代码场景性能

由于self-attention模块的复杂度随序列长度呈次方增长，多数编程预
·2022-07-13 17:21

【SIGIR 2022】面向长代码序列的Transformer模型优化方法，提升长代码场景性能

由于self-attention模块的复杂度随序列长度呈次方增长，多数编程预训练语言模型（Programming-basedPretrainedLanguageModel
·2022-07-11 12:18

【Transformer】李沐论文逐段精读学习笔记

EncoderLayerNormDecoderScaledDot-productAttentionMulti-HeadAttentionPoint-wiseFeed-forwardNetworksEmbedding和softmax层PositionEncoding为什么使用Self-Attention
HDU-Dade·2022-07-11 11:46

自然语言处理中的自注意力机制（Self-attention Mechanism）

转发自https://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/8638283.html自然语言处理中的自注意力机制（Self-attentionMechanism）近年来，注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中，之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结（可见http://www.cnblogs.com/robert-dlut/
记忆星尘·2022-07-10 13:31

AAAI2018中的自注意力机制(Self-attention Mechanism)

去年6月，google机器翻译团队在arXiv上的《Attentionisallyouneed》论文受到了大家广泛关注，其中，他们提出的自注意力（self-attention）机制和多头（multi-he
weixin_30689307·2022-07-10 13:31

transformer：self-attention 自注意力机制详解

self-attention计算过程Thinking和Machines是同一组输入（同一句话）中的某两个输入（某两个单词），x是上下文无关的词向量1.根据原词向量依次计算queries，Keys，Values
飞驰的拖鞋·2022-07-10 13:55

Self-Attention Mechanism(自注意力机制)

self-attention是注意力机制中的一种，也是transformer中的重要组成部分，而self-attention其本质的基础便是上一文提到了attention。
菅田将暉_·2022-07-10 13:54

Attention Is All You Need----Transformer

AttentionIsAllYouNeedTransformer模型整体架构Multi-headattentionSelf-AttentionSelf-Attention工作原理Self-Attention
小小鸟要高飞·2022-07-10 07:16

自然语言处理（二十九）：Transformer与BERT常见问题解析

Decoder端的架构：Transformer论文中的Decoder模块是由N=6个相同的DecoderBlock堆叠而成，其中每一个Block是由3个子模块构成，分别是多头self-attention
GeniusAng·2022-07-08 07:02

【NLP】BERT语言模型

BERT实际上是Transformer的encoder部分，其功能将输入的词向量通过self-attention机制得到输出向量。
Mr.zwX·2022-07-07 07:11

self-attention和rnn计算复杂度的对比

Attentionisallyouneed论文中的实验分析部分罗列了self-attention和rnn的复杂度对比，特此记录一下自己对二者复杂度的分析。注意：n表示序列长度，d表示向量维度。
想念@思恋·2022-07-01 07:48

【深度学习】(4) Transformer 中的 Decoder 机制，附Pytorch完整代码

大家好，今天和各位分享一下Transformer中的Decoder部分涉及到的知识点：计算self-attention时用到的两种mask。本文是对前两篇文章的补充，强烈建议大家先看一下：1.
立Sir·2022-06-30 07:51

cp16_2_建模顺序数据_RNNs_Bidirectional LSTM_gz_colab_gpu_movie_eager_prefetchDataset_text泛化_Self-Attention

cp16_ModelSequential_Output_Hidden_RecurrentNNs_LSTM_aclImdb_IMDb_Embed_token_py_function_GRU_Gate:https://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/113846940fromtensorflow.keras.layersimportGRUmod
LIQING LIN·2022-06-29 07:56

浅析图像注意力机制

0.自注意力机制1.首先需要先介绍一下self-Attention，先以Transformer中的self-Attention为例（蹭一波Transformer的热度），首先作为输入向量x，会先分别乘以三个参数矩阵
The moon forgets·2022-06-29 07:44

CMSA-Net论文和代码笔记

文章目录论文笔记网络结构多模态特征CMSAGatedMulti-LevelFusionModule实验结果代码笔记特征最近比较关注self-attention在CV方面的应用。
森尼嫩豆腐·2022-06-28 07:46

transformer模型学习路线

因此要分开学习Transformer是一个Seq2seq模型，而Seq2seq模型用到了self-attention机制，而self-attention机制又在Encoder、Decode中。
JWangwen·2022-06-25 07:45

李宏毅老师2022机器学习课程笔记 03 自注意力机制(Self-Attention)

03自注意力机制(Self-Attention)更加复杂形式的输入向量序列形式的输入在实际应用中，数据可能会有各种各样的形式，为了将数据作为输入提供给模型训练，可以考虑将其表示为向量序列的形式。
3077491278·2022-06-23 07:45

Point Cloud Transformer（PCT）阅读翻译

PCT:PointCloudTransformer1.Introductiontransformer是一种encoder-decoder结构，包含了三个模块：输入词嵌入，位置（顺序）编码和self-attention
一拳一个哇哦怪·2022-06-13 07:15

Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?论文阅读

Transformer架构依靠self-attention有效提取长序列中成对元素之间的语义关联，这种关联具有一定的排列不变性和“反排序”特性（permutation-inva
理心炼丹·2022-06-08 07:09

李宏毅老师《机器学习》课程笔记-4.1 Self-attention

注：本文是我学习李宏毅老师《机器学习》课程2021/2022的笔记（课程网站），文中图片均来自课程PPT。欢迎交流和多多指教，谢谢！Lecture4-Sequenceasinput前一节课介绍了DeepLearning在图像处理的应用，本节课将会介绍DeepLearning在自然语言处理(NLP)的应用。我们先来回顾一下，前面分析的Model(DeepNeuralNetwork)输入的每个samp
宁萌Julie·2022-06-06 07:06

李宏毅老师《机器学习》课程笔记-5 Transformer

Lecture5-Seq2seq:transformer本节课的基础知识是Self-attention，欢迎阅读上节课的笔记：Self-attention。
宁萌Julie·2022-06-06 07:36

Self-attention模块学习记录（附代码复现）

1、self-attention模块，输入与输出在通道数上是相同的，如何理解？这是由模块的计算方式所决定的。
Blossomers·2022-05-28 15:46

自注意力机制中的位置编码

  本内容主要介绍自注意力（Self-Attention）机制中的位置编码。
空杯的境界·2022-05-27 07:33

Transformer研究综述

论文中提出的Transformer结构取消了传统的Seg2Seg模型中RNN和CNN传统神经网络单元，取而代之代之的Self-Attention（自注意力机制）的计算单元。
sunny4handsome·2022-05-23 11:31

[论文阅读] Attention is all your need（从CV角度看Transformer）

而前面使用广泛的RNN等网络只能对距离较近的词建模较高的关联性，而这篇文章提出一个名为Transformer的网络，具有self-attention机制，能对所有词进行关联性学习，无论远近。
guyii54·2022-05-23 07:25

学习笔记八：transformer面试点

1.3不考虑多头的原因，self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵，会有什么问题？1.4transformer中为啥要有
神洛华·2022-05-20 07:24

TransformerVision（一）|| Self-Attention和MultiHead Self-Attesntion原理

Self-Attention:（三个全连接层参数矩阵q、k、v）首先将时序数据Xi经过InputEmbedding变成输入的参数ai然后ai依次与这三个参数矩阵相乘得到qi、ki、vi注：q参数代表query
Anthony_CH·2022-05-15 07:52

【python量化】将Transformer模型用于股票价格预测

Transformer模型使用了Self-Attention机制，不采用RNN的顺序结构，使得模型可以
敲代码的quant·2022-05-13 17:04

论文解读（SAGPool）《Self-Attention Graph Pooling》

论文信息论文标题：Self-AttentionGraphPooling论文作者：JunhyunLee,InyeopLee,JaewooKang论文来源：2019,ICML论文地址：download论文代码：download1Introduction图池化三种类型：Topo
Learner-·2022-05-08 14:00
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