Self-attention

transformer:self-attention,muti-head attention,positional encoding

N-N:eachvectorhasalabel（1）整体结构（2）如何实现self-attention模块（3）从矩阵乘法的角度理解self-attention（4）Muti-headSelf-attention
verse_armour·2022-12-16 16:39

基于深度学习的文本分类 3

换句话说，Transformer就是一个带有self-attention机制的seq2seq模型，即输入是一个sequence，输出也是一个sequence的模型。
sosososoon·2022-12-15 07:14

从self-attention到transformer之transformer

从self-attention到transformer之transformer在看这篇笔记之前你最好确保自己了解了self-attention的内容，这里附上关于self-attention的笔记连接供参考
进步中的coder·2022-12-15 07:39

浅谈Transformer模型细节

广义上来说所有应用了self-attention的模型均可以称之为transformer，狭义上来说，Transformer是指该论文中提出的模型，如下图所示。如图所示，左边部分可以看出编
hjc2020·2022-12-15 07:08

MiniLM V2 深度自注意力蒸馏: Multi-Head Self-Attention Relation Distillation for Compressing Pretrain

建议先阅读MiniLMV1：蒸馏预训练模型架构：深度自注意力蒸馏（NeurIPS2020）MINILM-知乎论文个人理解目的与V1一样，本篇paper也是在预训练阶段蒸馏模型（跟任务无关的蒸馏架构），下游任务直接load蒸馏预训练好的student模型，使用任务相关数据finetuning。方法深度自注意力蒸馏：蒸馏query-query矩阵、key-key矩阵和value-value矩阵（V1采
亦万·2022-12-14 15:39

一篇文章把Self-Attention与Transformer讲明白

文章主要内容概览：1.Seq2Seq以及注意力机制Seq2Seq任务指的是输入和输出都是序列的任务。例如说英语翻译成中文。1.1Encoder-Decoder模型与Seq2Seq的关系？答：编码器-解码器（Encoder-Decoder）模型最初是由Cho等提出应用在机器翻译中。由于在机器翻译中是文本到文本的转换，比如将法语翻译成英语，Sutskever等也称编码器-解码器模型为序列到序列学习（S
风度78·2022-12-14 10:58

再探attention—self-attention原理详解

在了解了attention原理后，self-attention原理也就很好理解了。
快乐的拉格朗日·2022-12-14 10:22

Transformer网络理解

TheIllustratedTransformer–JayAlammar–Visualizingmachinelearningoneconceptatatime.TheIllustratedTransformer【译】_yujianmin1990的专栏-CSDN博客1.目前看到的最清晰的解释Self-Attention
江汉似年·2022-12-14 07:58

Self-Attention 、 Multi-Head Attention 、VIT 学习记录及源码分享

这里写目录标题1参考资料2重点记录2.1Self-Attention2.2Multi-HeadAttention3.VisionTransformer(VIT)3.1纯VIT3.2HybridVIT4代码使用前言：想要看懂VIT中的一些内容，需要的基础知识点就是自己跑过一些CV方向的Demo，知道常见CV领域的一些操作，剩下的就是跟着霹导的视频学习就好了，讲解的非常详细，代码说的也很好！！！1参考
Philo`·2022-12-14 03:35

DiSAN: Directional Self-Attention Network forRNN/CNN-Free Language Understanding 笔记

目录AbstractIntroductionBackground2.1SentenceEncoding2.2Attention2.3Self-Attention3TwoProposedAttentionMechanisms3.1Multi-dimensionalAttention3.2TwotypesofMulti-dimensionalSelf-attention3.3DirectionalSe
一杯敬朝阳一杯敬月光·2022-12-13 10:33

【论文笔记】Focal Self-attention for Local-Global Interactions inVision Transformers

声明不定期更新自己精度论文，通俗易懂，初级小白也可以理解涉及范围：深度学习方向，包括CV、NLP、DataFusion、DigitalTwin论文标题：FocalSelf-attentionforLocal-GlobalInteractionsinVisionTransformersVisionTransformer中局部-全局互动的焦点自我关注论文链接：https://arxiv.org/abs
来自γ星的赛亚人·2022-12-13 06:51

轻量级MT

1.提升self-attention的时间、空间利用率Linformer:Self-AttentionwithLinearComplexity论文中的相关工作提及：提高Transformer效率的常用技术
weixin_39103096·2022-12-12 11:12

CoAtNet: 90.88% Paperwithcode榜单第一，层层深入考虑模型设计

提出了CoAtNets模型族：深度可分离卷积与self-attention能够通过简
*pprp*·2022-12-12 11:09

Transformer BEV perception

一、Transformer原理李宏毅2021深度学习课程，看了3遍self-attention和Transformer的原理，勉强看懂。因为这里是用语音识别作为例子的，和图片应用还是有点不一样。
冰冻三尺go·2022-12-11 09:06

机器学习-31-Transformer详解以及我的三个疑惑和解答

文章目录TransformerSequence用CNN取代RNNSelf-AttentionSelf-attentionisallyouneed(重点)Self-attention是如何并行计算的？
迷雾总会解·2022-12-10 21:32

深度学习入门 | Self-attention&RNN&LSTM

文章目录词汇转为向量，即WordEmbeddingcbowskip-gram声音讯号转为向量Self-attention提出背景Self-attention原理计算相关性self-attention计算过程
933711·2022-12-10 11:36

李宏毅transformer学习总结（一）Self-Attention机制

Self-Attention机制讲到transformer，就不得不先学习Self-Attention的机制。Self-Attention是为了语音识别和文字识别的功能而引出的，一种将前后文信息结合
Murphy799·2022-12-10 08:09

[论文阅读：姿态识别&Transformer] Attend to Who You Are: Supervising Self-Attention for Keypoint Detection...

[论文阅读：姿态识别&Transformer]AttendtoWhoYouAre:SupervisingSelf-AttentionforKeypointDetectionandInstance-AwareAssociation文章目录[论文阅读：姿态识别&Transformer]AttendtoWhoYouAre:SupervisingSelf-AttentionforKeypointDetec
cheerful090·2022-12-09 15:39

机器学习-李宏毅-【2】自注意力机制 (Self-attention)

Self-attention，自注意力机制词向量关联性计算：Dot-product、Inner-product（自己与自己计算关联性？）
nightluo·2022-12-09 11:26

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-情感分析/文本分类-word2evc-基于向量空间中词表示的有效估计

基于向量空间中词表示的有效估计目录概念引入摘要大意介绍词的表示方式评价指标词向量训练方式复杂度的降低负采样重采样(SubsamplingofFrequentWord)研究成果概念引入逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention
丰。。·2022-12-09 10:24

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-情感分析/文本分类-char_embedding

本文目录概念引入由来摘要大意C2W模型语言模型的训练流程词性标注模型研究成果概念引入逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax的推导word2evc由来词向量的学习在自然语言处理的应用中非常重要
丰。。·2022-12-09 10:24

使用chatGPT编写的self-attention模块

importtorch#计算两个向量的注意力分数defattention_score(query,key):returntorch.matmul(query,key.transpose(-2,-1))#计算注意力权重defattention_weights(query,key,values):score=attention_score(query,key)weights=torch.softmax
ipv-tao·2022-12-09 10:12

Transformer

在这篇文章中作者提出了Self-Attention的概念，然后在此基础上提出Mult
BBQ呀·2022-12-09 08:26

self-attention详解与计算过程

self-attention学习笔记一、问题的提出二、改进三、问题又来了四、self-attention的提出1.self-attention的输入输出2.self-attention可以叠加使用五、self-attention
江小黎·2022-12-08 20:27

超细节的BERT/Transformer知识点

1、不考虑多头的原因，self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵，会
人工智能与算法学习·2022-12-08 19:55

【学习12】自注意力机制self-attention

自注意力机制self-attention一、输入是向量集二、模型的输出1、输出序列长度与输入序列相同（一对一（SequenceLabeling））2、输出序列长度为1（多对一）3、模型决定输出序列长度三
Raphael9900·2022-12-08 12:15

基于全景分割Max-Deeplab的版面分析：Towards End-to-End Unified Scene Text Detection and Layout Analysis

目录一、全景分割介绍二、Max-Deeplab1.粗略框架2.官方框架3.详细框架（1）Encoder（2）self-attention（3）Decoder（4）Output4.损失函数（1）PQ风格损失
哑巴湖哩大水怪·2022-12-08 01:57

自注意力(Self-Attention)与Multi-Head Attention机制详解

self-attention可以看成是multi-headattention的输入数据相同时的一种特殊情况。
生信小兔·2022-12-08 00:39

【书签】Attention机制详解

Attention机制详解（一）——Seq2Seq中的Attention-知乎(zhihu.com)Attention机制详解（二）——Self-Attention与Transformer-知乎(zhihu.com
hangyi2000·2022-12-07 19:30

[深度学习-原理]浅谈Attention Model

系列文章目录深度学习NLP（一）之AttentionModel;深度学习NLP（二）之Self-attention,Muti-attention和Transformer;深度学习NLP（三）之ELMO、
茫茫人海一粒沙·2022-12-07 08:31

【Pre-Training】超细节的 BERT/Transformer 知识点

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？为什么BERT选择mask掉
zenRRan·2022-12-07 01:45

【深度学习】Transformer、Self-Attention （注意力） 原理解读

Transformer结构-知乎】极其清晰，浅显易懂，必看代码http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html【参考：Attention机制详解（二）——Self-Attention
myaijarvis·2022-12-07 01:12

transformer中的缩放点积注意力为什么要除以根号d

前段时间在看transformer的时候，看到他的self-attention机制的公式里需要除以维度的算术平方根，想了一会没有想明白。回去看原论文。
布吉岛的一筐猪·2022-12-07 01:41

【Transformer 模型结构原理超级详细解析】

Transformer模型使用了Self-Attention机制，不采用RNN的顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且能够拥有全局信息。
*沧海明月*·2022-12-06 23:03

NLP基本模型总结（一）Transformer原理与代码解析

参考资料：唐宇迪transformer李宏毅transformer1.Self-attention原理我的理解：所谓的self-attention其实就是一种加权求特征的过程，在计算it的特征时考虑到其他所有词汇
哈哈哈懒婷·2022-12-06 23:59

SegNeXt: 重新思考基于卷积注意力的语义分割

Visual-Attention-Network/SegNeXtPaper：https://arxiv.org/pdf/2209.08575.pdf一、动机近年来，transformer在语义分割领域大行其道，这得益于self-attention
叶舟·2022-12-06 17:59

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-情感分析/文本分类-glove-Global Vectors for Word Representation

本文目录概念引入介绍摘要大意模型原理模型的公式推导模型效果对比概念引入逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax的推导word2evc该篇论文的背景word2evc
丰。。·2022-12-06 14:12

李宏毅2022《机器学习/深度学习》——学习笔记（5）

和全连接神经网络的区别感受野共享参数CNN和全连接神经网络的总结PoolingCNN流程自注意力机制自注意力机制解决的问题输入是一组向量的例子输入是一组向量时输出的可能自注意力机制核心思想自注意力机制具体细节Self-attention
dotJunz·2022-12-06 11:05

NLP《Tranformer和Self-Attention》

一：自注意力模型上一篇文章《seq2seq》中我们学习到了attention机制，它可以看到全局的信息，并且它也可以正确地去关注到相关的有用的信息。原始的encoder是以RNN为基础的，RNN机制实际中存在长程梯度消失的问题，对于较长的句子，我们很难寄希望于将输入的序列转化为（编码为）定长的向量而保存所有的有效信息，所以随着所需处理的句子的长度的增加，这种结构的效果会显著下降。从encoder到
星海千寻·2022-12-06 08:14

Transformer——台大李宏毅详讲Transformer

TransformerEncoderDecoderDecoder整体逻辑non-autoregressiveDecoder中的CrossAttention训练Seq2seq的一些Tips老师讲的超级棒，激动哭了：视频链接：台大李宏毅21年机器学习课程self-attention
Irving.Gao·2022-12-06 07:01

(SAGAN)Self-Attention Generative Adversarial Networks

coreidea：将self-attention机制引入到GANs的图像生成当中，来建模像素间的远距离关系，用于图像生成任务CGAN的缺点:1.依赖卷积建模图像不同区域的依赖关系，由于卷积核比较小一般都是
HHzdh·2022-12-06 00:06

Self-Attention Generative Adversarial Networks

Self-AttentionGenerativeAdversarialNetworks在本文中，我们提出了自注意生成对抗网络（SAGAN），它允许对图像生成任务进行注意驱动的远程依赖建模。传统的卷积GANs只在低分辨率特征图中产生局部空间点的函数，从而产生高分辨率的细节。此外，鉴别器可以检查图像的遥远部分中的高度详细的特征是否彼此一致。此外，最近的工作表明，generatorconditionin
weixin_37958272·2022-12-06 00:06

Focal Self-attention for Local-Global Interactions inVision Transformers

FocalSelf-attentionforLocal-GlobalInteractionsinVisionTransformersJianweiYang1，ChunyuanLi1，PengchuanZhang1，XiyangDai2，BinXiao2，LuYuan2，JianfengGao11MicrosoftResearchatRedmond,2MicrosoftCloud+AIhttps:/
Phoenixtree_DongZhao·2022-12-05 17:31

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-阅读理解-NLP-MRC

本文目录概念引入机器阅读理解的简要介绍论文研究背景相关数据集的时间脉络问答系统的分类研究成果实验结果概念引入有关中文实体命名识别逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax
丰。。·2022-12-05 16:00

Transformer中的Self-Attention以及Multi-Head Self-Attention（MSA）

本文的知识均来自霹雳巴拉WZ的博客及哔哩哔哩视频，仅对其内容进行部分补充。AttentionIsAllYouNeed原文链接：[https://arxiv.org/abs/1706.03762](https://arxiv.org/abs/1706.03762)占主导地位的序列转导模型是基于复杂的递归（RNN）或卷积神经网络（CNN）的编码器-解码器（Encoder-Decoder）配置。性能最好
Le0v1n·2022-12-04 20:02

技术笔记:Self-Attention机制

目录Self-Attention1.键值对注意力2.加权求和3.QKV矩阵4.的意义5.补充6.Self-Attention的代码实现Self-Attention在介绍基础知识之前，我们先抛出两个问题：
the sourth wind·2022-12-04 20:58

[论]【SATP-GAN】 self-attention based generative adversarial network for traffic flow prediction

SATP-GAN:self-attentionbasedgenerativeadversarialnetworkfortrafficflowprediction原文：见这里作者：LiangZhang，JianqingWu，JunShen，MingChen，RuiWang，XinliangZhou，CankunXu，QuankaiYao，QiangWu期刊：TransportmetricaB:Tra
panbaoran913·2022-12-04 20:22

【深度学习】各种各样神奇的自注意力机制（Self-attention）变形

转载自|PaperWeekly总结下关于李宏毅老师在2022年春季机器学习课程中关于各种注意力机制介绍的主要内容，也是相对于2021年课程的补充内容。参考视频见：https://www.bilibili.com/video/BV1Wv411h7kN/?p=51&vd_source=eaef25ec79a284858ac2a990307e06ae在2021年课程的transformer视频中，李老师
风度78·2022-12-04 20:51

【深度学习】04-02-自注意力机制多种变形-李宏毅老师21&22深度学习课程笔记

文章目录有哪些self-attention变形？如何使得self-attention更高效？-加快AttentionMatrix计算何种情况下需要优化self-attention？
暖焱·2022-12-04 20:51

论文笔记-ON THE RELATIONSHIP BETWEEN SELF-ATTENTION AND CONVOLUTIONAL LAYERS

论文信息标题：ONTHERELATIONSHIPBETWEENSELF-ATTENTIONANDCONVOLUTIONALLAYERS作者：Jean-BaptisteCordonnier,AndreasLoukas&MartinJaggi机构：EcolePolytechniqueFederaledeLausanne(EPFL)出处：ICLR2020代码链接https://github.com/ep
kingsleyluoxin·2022-12-04 20:21
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