Self-attention 第2页

第三十六周：文献阅读+注意力/自注意力机制

目录摘要Abstract文献阅读：锂离子电池RUL预测的SA-LSTM现有问题提出方法提出方法的结构SA-LSTM预测模型的结构研究实验研究贡献注意力机制Self-Attention（自注意力机制）注意力与自注意力代码实现

m0_66015895·2023-12-25 02:13

transformer系列之空间复杂度

一、加载阶段该阶段是指将模型加载进GPU的状态；该阶段仅仅需要计算模型的参数量足以；transformer模型由lll个相同的层组成，每个层分为两部分：self-attention块和MLP块，如图所示

Takoony·2023-12-23 04:47

image caption 必看论文，模型整理

transformers-attentionisallyouneed细节笔记论文笔记几个重点1.架构图2.attention原理attention机制中的query,key,value的概念解释3.为什么self-attention

MIngo的成长·2023-12-23 01:16

【Transformer框架代码实现】

框架注意力机制框架导入必要的库InputEmbedding/OutEmbeddingPositionalEmbeddingTransformerEmbeddingScaleDotProductAttention(self-attention

大佬喝可乐·2023-12-21 18:44

论文解读：Axial-DeepLab: Stand-Alone Axial-Attention forPanoptic Segmentation

singleDoc#《轴注意力机制》一个问题为什么transformer一开始都有CNN：降低H、W，降低self-attention计算规模O(特征点的个数^2，即(H*W)^2)Stand-

十有久诚·2023-12-21 16:14

论文解读：On the Integration of Self-Attention and Convolution

自注意力机制与卷积结合：OntheIntegrationofSelf-AttentionandConvolution(CVPR2022)引言1：卷积可以接受比较大的图片的，但自注意力机制如果图片特别大的话，运算规模会特别大，即上图中右边(卷积)会算得比较快，左边(自注意力机制)会算得比较慢，所以我们要想些办法让自注意力机制规模小一点，本篇文章就只让qkv计算部分区域，而不是整个全局图片了。2：自注

十有久诚·2023-12-21 15:12

P51 各式各样的神奇的自注意力机制

计算量大当inputsequence很长时，计算量特别大self-atttention至少一个大模型的一部分当inputsequence很长时，主要运算来自self-attention，加快selfattention

闪闪发亮的小星星·2023-12-20 21:57

【Transformer】ViT and TNT（2）

bryant_meng·2023-12-19 08:41

应用Transformer和CNN进行计算机视觉任务各自的优缺点

一、Transformer:优点：全局信息关系建模：Transformer通过自注意力机制（self-attention）能够捕捉输入序列中各个位置之间的依赖关系，能够更好地建模长距离依赖关系。

BugMaker2002·2023-12-19 08:11

Self-Attention 学习笔记

Attention机制的本质attention机制的本质是从人类视觉注意力机制中获得灵感。大致是我们视觉在感知东西的时候，一般不会是一个场景从到头看到尾每次全部都看，而往往是根据需求观察注意特定的一部分。而且当我们发现一个场景经常在某部分出现自己想观察的东西时，我们就会进行学习在将来再出现类似场景时把注意力放到该部分上。从关注全部到关注重点Attention机制的优势参数少模型复杂度跟CNN、RN

WildDuck_01·2023-12-18 19:47

Self-Attention的学习

文章目录Self-Attention模型的输入与输出1.为什么引入Self-Attention？

鱼儿也有烦恼·2023-12-18 19:47

tensor2tensor 1.10--Modality

例如一个self-attention模块既可以用于离散的字词序列，也可以用于图像的某个维度向量序列上，前提是需要转换成特定格式。

chao0804·2023-12-18 12:35

深度学习：自注意力机制(Self-Attention)

1自注意力概述1.1定义自注意力机制（Self-Attention），有时也称为内部注意力机制，是一种在深度学习模型中应用的机制，尤其在处理序列数据时显得非常有效。

智慧医疗探索者·2023-12-15 22:38

[Linformer]论文实现：Linformer: Self-Attention with Linear Complexity

文章目录一、完整代码二、论文解读2.1介绍2.2Self-AttentionisLowRank2.3模型架构2.4结果三、整体总结论文：Linformer:Self-AttentionwithLinearComplexity作者：SinongWang,BelindaZ.Li,MadianKhabsa,HanFang,HaoMa时间：2020模型结构较于简单，证明有点难，有时间可以做一下文章的证明分

Bigcrab__·2023-12-15 20:50

self-attention|李宏毅机器学习21年

p=1&vd_source=f66cebc7ed6819c67fca9b4fa3785d39文章目录引言self-attention运作机制b1是如何产生的怎么求关联性数值α\alphaα从矩阵乘法的角度再来一次从

小居快跑·2023-12-14 22:31

Transformer

Transformer的核心创新点在于其使用了自注意力机制（Self-Attention），这使得模型能够更有效地捕获输入序列中的长程依赖关系。与传统的循环神经网络（RNN）相比，Transfo

wangqiaowq·2023-12-14 21:34

【论文学习】GRAPH ATTENTION NETWORKS

背景通过在图算法中引入self-attention的机制，解决图卷积中之前的一些问题，并且保证了时间和空间复杂度线性于图的边或者节点。

WitsMakeMen·2023-12-06 18:50

【论文笔记】Self-Attention with Relative Position Representations

Self-AttentionwithRelativePositionRepresentations1.Introduction2.Background3.ProposedArchitecture3.1Relation-awareSelf-Attention3.2RelativePositionRepresentation3.3EfficientImplementation4Experiments5

Luo_LA·2023-12-06 06:45

AI：大语言模型训练方法 - 机器学习

Transformer模型的核心创新在于其"自注意力"（Self-Attention）机制，这种机制使得模型可以有效地捕捉输入数据中的长距离依赖关系。

AnyaPapa·2023-12-05 21:25

多头注意力机制

多头注意力机制介绍代码实现使用pytorch函数介绍多头自注意力机制是自注意力机制（Self-Attention）的一种扩展形式，它通过将输入数据分为多个头（Head），并对每个头进行自注意力计算，最后将多个头的结果拼接起来

lqjun0827·2023-12-05 14:36

DANet&CCNet

Author:YuZhang两篇文章都是将self-attention机制应用到分割当中，扩大感受野。第二篇文章采用了更巧妙的方法来减少参数。

weixin_34032827·2023-12-03 20:59

DAB-Deformable-DETR源码学习记录之模型构建（二）

其实Deformable-DETR最大的创新在于其提出了可变形注意力模型以及多尺度融合模块：其主要表现在Backbone模块以及self-attention核cross-attention的计算上。

彭祥.·2023-12-03 03:00

深入理解Transformer，兼谈MHSA（多头自注意力）、LayerNorm、FFN、位置编码

AttentionIsAllYouNeed——集中一下注意力Transformer其实不是完全的Self-Attention结构，还带有残差连接、LayerNorm、类似1维卷积的Position-wiseFeed-ForwardNetworks

DEDSEC_Roger·2023-12-01 23:58

self-attention机制中Q、K和V的计算

在self-attention机制中，QQQ、KKK和VVV都是通过对输入向量进行线性映射得到的。

♚ 我·2023-11-30 23:02

深度学习attention机制中的Q,K,V分别是从哪来的？

IIIItdaf回答：我一做CV的，因为在了解Transformer，今天看Self-Attention中的QKV，也产生了此疑惑，为什么非要定义三个tensor，故搜到此问

人工智能与算法学习·2023-11-30 23:31

最粗暴简单的理解self-attention QKV含义

self-attention做一件事，想让AB

七月的和弦·2023-11-30 23:27

理解self-attention的Q, K, V的含义

如果不设置W_Q、W_k、W_v，我们计算的权重很大程度上依赖于我们如何确定原始输入向量点乘的物理意义：两个向量的点乘表示两个向量的相似度。就是Q如果自己跟自己(Q)相乘的话，那么根据向量点乘知识知道，俩个向量越相似，内积越大，当一个向量与自己做内积，再与其他不同词的向量做内积后(行成一个打分向量)，该向量经过softmax后，就会变成有一个位置的值特殊的大(自己与自己相乘)，其他位置的值非常非常

薛定谔的炼丹炉！·2023-11-30 23:57

李宏毅深度学习课程笔记（一）——Self-attention和Transformer

李宏毅深度学习课程笔记（一）——Self-attention和Transformer1.前言2.Self-attention3.Multi-headSelf-attention4.PositionEncoding5

奔跑的chanchanchan·2023-11-29 05:36

三维目标检测----CT3D论文分享

本文提出了一种基于通道层面的self-attention结构来提高网络对于proposal中点的特征的提取能力。

twn29004·2023-11-28 20:53

Transformer——seq2seq的模型

输入一排向量后，进入self-attention后进入fullyconnectedlayers。最后得到输出。Bol

bolite·2023-11-28 01:08

深度学习中的Transformer机制

以下是Transformer模型的主要组成部分和机制：自注意力机制（Self-Attention）：自注意力机制允许模型在处理序列数据时为每个位置分

温柔的行子·2023-11-27 20:28

【注意力机制】学习

（一）应用场景（二）原理阶段1：计算相似性阶段2：归一化阶段3：计算Attention值（三）Self-Attention优点三、Transformer模型（一）整体结构2.读入数据总

SDsqx6·2023-11-27 11:09

MCAN论文笔记——Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering

DeepModularCo-AttentionNetworksforVisualQuestionAnswering,CVPR2019Tutorial(rohit497.github.io)本文受到Transformer启发，运用了两种attentionunit：模型内部交互的self-attention

sajomanaka·2023-11-26 14:53

人工智能-注意力机制之Transformer

Transformer比较了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）。值得注意的是，自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。

白云如幻·2023-11-26 09:42

FlashAttention计算过程梳理

PagedAttention,如何进一步优化Attention性能FlashAttention图解（如何加速Attention）FlashAttention开源代码TransformerBlock运算量解析在self-attention

胖胖大海·2023-11-21 03:05

机器学习笔记

目录机器学习基本概念介绍深度学习反向传播前向传播反向传播pytorch梯度下降算法卷积神经网络（CNN）卷积层池化层自注意力机制（self-attention）循环神经网络（RNN）长短期记忆递归神经网络

czyxw·2023-11-21 01:57

Self-Attention原理

Self-Attention原理论文《AttentionIsAllYouNeed》中公布的Transformer示意图整体还是Encoder-Decoder结构。

zzZ_CMing·2023-11-19 23:47

Self-Attention真的是必要的吗？微软&中科大提出Sparse MLP，降低计算量的同时提升性能！...

在这项工作中，作者探究了Transformer的自注意（Self-Attention）模块是否是其实现图像识别SOTA性能的关键。

我爱计算机视觉·2023-11-15 15:36

BEVFormer: Learning Bird’s-Eye-View Representation from Multi-Camera Images via Spatiotemporal论文阅读

空间上，用cross-attention让每个BEVquery从roiacrosscameraviews中提取空间特征；时间上，用self-attention循环融合历史BEV信息。

北极与幽蓝·2023-11-12 13:36

注意力机制QKV在GAT（Graph Attention Network）的体现

在自注意力机制self-attention中，Q、K和V是通过线性变换从同一个特征向量中获得的，是同一个特征矩阵X同源的，也就是Q、K、V都是来源于同一个特征矩阵X，只不过Q、K、V是同一个特

重剑DS·2023-11-11 17:38

2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P34 自注意力机制类别总结

在课程的transformer视频中，李老师详细介绍了部分self-attention内容，但是self-attention其实还有各种各样的变化形式：一、Self-attention运算存在的问题在self-attention

QwQllly·2023-11-09 07:06

Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking

encoder的输入是初始目标、当前图像和一个动态更新的模板，self-attention能够建立起他们空间上的关系，由于模板是动

lightning980729·2023-11-09 02:46

ACmix:卷积和self-attention的结合，YOLOv5改进之ACmix

目录一、ACmix理论部分二、代码三、YOLOv5改进ACC3一、ACmix理论部分论文地址：2111.14556.pdf(arxi

这糖有点苦·2023-11-08 05:32

GPT-2 面试题

它是基于变压器（Transformer）模型的，使用了自注意力（Self-Attention）机制来处理文本序列。GPT-2的目标是生成与人类语言相似的文本，它可以用于翻译、问答、摘要等多种任务。

onlyfansnft.art·2023-11-06 14:24

Transformer的Q、K、V和Mutil-Head Self-Attention（超详细解读）

目录一.什么是Q、K、V二.Mutil-HeadSelf-AttentionTransformer大行其道，在众多领域取得了不可忽视的成就。如今大火的语言大模型LLM也都是基于Transformer，但是Transformer中的Q、K、V和多头注意力到底是什么呢？这里简单做个学习记录，进行再一次认识和掌握。一.什么是Q、K、VTransformer中的Q、K和V是指在自注意力机制（self-at

陈子迩·2023-11-03 07:20

小目标检测3_注意力机制_Self-Attention

主要参考：(强推)李宏毅2021/2022春机器学习课程P38、39李沐老师：64注意力机制【动手学深度学习v2】手把手带你Yolov5(v6.1)添加注意力机制(一)（并附上30多种顶会Attention原理图）（文中截图多来源于上述链接）改进部分参考：YOLOAir：YOLO系列科研改进论文推荐|改进组合上千种搭配，包括Backbone,Neck,Head,注意力机制,适用于YOLOv5、YO

zxm_·2023-11-02 21:39

vivo前端智能化实践：机器学习在自动网页布局中的应用

Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统作者：vivo互联网前端团队-SuNing在设计稿转网页中运用基于self-attention机制设计的机器学习模型进行设

虚幻私塾·2023-10-31 14:56

本科生学深度学习-Attention机制

很久没有写了，今天想学习下Bert，发现其中一个很重要的机制是self-Attention，在查self-attention的时候又回归到Attention机制，记录下。

香菜+·2023-10-30 22:56

【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-basedPretrainedLan

阿里云大数据AI技术·2023-10-30 18:12

Self-Attention模型(李宏毅)

Self-Attention的由来Self-Attention的由来就是用来处理输入是N个向量(vectorsequences)，输出也是N个向量的问题。

人鱼线·2023-10-30 12:07

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