Self-attention 第6页

三分钟复现关系抽取/情感分析模型SSAN

论文题目：《Self-Attention:ABetterBuildingBlockforSen

极链AI云·2023-04-12 01:10

模型复现丨三分钟复现关系抽取/情感分析模型SSAN

论文题目：《Self-Attention:ABetterBuildingBlockforSen

极链AI云·2023-04-12 01:10

self-attention结构

前言大家好，好久不见，终于又有机会来学习深度学习了，这次我们通过全球人工智能大赛算法挑战赛的赛道一来学习。2023全球人工智能技术创新大赛-算法挑战赛赛道一的任务是通过医疗图像的文字描述来生成医生的诊断描述。这是一个典型的文本生成任务，因此transformer终于可以要打破bert在我心中的地位，第一次登上历史舞台了。下图很好的展现了transformer，bert和GPT的关系。transfo

亮子李·2023-04-11 02:06

经典论文阅读（1）——Informer

当解决长序列时间序列预测问题时，Transformer会存在三个问题：1）selfattention的平方计算：self-attention中的原子点积，导致了每层时间和空间复杂度为2）长输入时堆叠层的内存瓶颈

fmf1287·2023-04-10 23:22

Linguistically-Informed Self-Attention for Semantic Role Labeling 论文笔记

jointlypredictpartsofspeechandpredicatespartsofspeech词性标注predicates谓语标注，是SemanticRoleLabeling的一个子任务，把句子中的谓词标注出来，用于后续SRL。performparsingandattendtosyntacticparseparentsSyntactically-informedself-attenti

panda1942·2023-04-09 16:48

Modeling Localness for Self-Attention Networks

这篇文章与Self-AttentionwithRelativePositionRepresentations和ConvolutionalSelf-AttentionNetwork一样，都是考虑了token与token之间相对位置对attention的影响。和ConvolutionalSelf-AttentionNetwork是同一作者，发在EMNLP上。背景知识AttentionMechanism

哒丑鬼·2023-04-09 02:33

【机器学习杂记】Transformer

完成这个任务可以用Self-attention、CNN、RNN等。Encoder的框图如下：\space可以看到，输入向量

wjpwjpwjp0831·2023-04-07 18:22

Transformer原理详解

Transformer模型是在《AttentionisAllYouNeed》中提出的，最初是为了提高机器翻译的效率，它的Self-Attention机制和PositionEncoding可以替代RNN。

变成海的花·2023-04-07 10:25

多模态模型学习1——CLIP对比学习语言-图像预训练模型

图像预训练模型学习前言什么是CLIP模型代码下载CLIP实现思路一、网络结构介绍1、ImageEncodera、Patch+PositionEmbeddingb、TransformerEncoderI、Self-attention

Bubbliiiing·2023-04-07 08:22

LESA可以让你的低计算力模型也可以有局部信息和上下文信息

01简介在计算机视觉模型中，Self-Attention已经成为一种普遍模块。尽管它取得了显著的成就，但对Self-Attention的理解仍然有限。它的优点之一是克服了空间距离对依赖性建模的限制。

CV案例精选·2023-04-06 19:54

Transformer详解笔记

TransformerTransformer是在一篇名为《AttentionIsAllYouNeed》的文章中提出的，采用了encoder-decoder架构，抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全由Attention构成，使用到了self-attention

LOD1987·2023-04-05 12:12

Transformer原理及其应用

基本介绍transformer最早使用于NLP模型中，使用了Self-Attention机制。相较于RNN结构可以进行并行化训练，能够拥有全局信息。

cckyol·2023-04-05 07:34

Transformer 中-英运行和简单理解（二）

和然后循环做点积然后依次对每个tokens做attention最后完成翻译RNNRNN是依次输入每个tokens自带位置信息transforemer是通过poisitionencoding来捕获位置信息self-attention

啥也不是的py人·2023-04-05 06:10

FlyAI资讯：关于Transformer，那些的你不知道的事

摘要：基于Transformer的架构主要用于建模语言理解任务，它避免了在神经网络中使用递归，而是完全依赖于self-attention机制来绘制输入和输出之间的全局依赖关系。

iFlyAI·2023-04-02 15:34

睿智的目标检测65——Pytorch搭建DETR目标检测平台

整体结构解析二、网络结构解析1、主干网络Backbone介绍a、什么是残差网络b、什么是ResNet50模型c、位置编码2、编码网络Encoder网络介绍a、TransformerEncoder的构建b、Self-attention

Bubbliiiing·2023-04-02 10:58

【Transformer】Self-Attention & Multi-Head Attention 等解析

【Transformer】Self-Attention、Multi-HeadAttention、位置编码、Mask等解析文章目录【Transformer】Self-Attention、Multi-HeadAttention

笃℃·2023-04-01 15:55

Convolutional Self-Attention Network

文章认为普通的attention存在以下两个问题：对整个序列使用加权和来计算注意力信息，会使相邻token的注意力被削弱。举个栗子：Amyeatabanana,andBobeatanapple.对这个句子中apple求注意力，那么前后两个eat使用普通attention计算得到的的注意力是相同的。但是实际上靠的越近的词，其注意力应该更大才对。multiheadattention计算各head注意力

哒丑鬼·2023-04-01 12:00

self-attention学习笔记

参考：https://blog.csdn.net/zghnwsc/article/details/115982794参考视频：李宏毅机器学习2021https://www.bilibili.com/video/BV1y44y1e7FW?spm_id_from=333.337.search-card.all.clickselfattention解决的问题到目前为止，我们network的input都是

rgb2gray·2023-03-31 05:28

李宏毅-2021春-机器学习/深度学习学习笔记-CNN & Self-Attention【1】

一、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）1、使用目的专门用于图像处理的网络架构，比如图像分类、目标检测等；2、预先处理把不同大小的图片都先Rescale成一个固定大小的图片；3、图像分类处理框架4、一般一张RGB图像都拥有三个维度（1）什么是图像的维度？首先，针对于类似于上述的图片而言，一张RGB图像，除去基本的长和宽，还有一个颜色通道的维度，一般而言，

海底捞在逃肥牛丶·2023-03-31 05:05

【李宏毅】-各种各样的self-attention

如何使自注意力机制变得高效？在这篇博客中有讲关于注意力机制，其中，我们需要计算三个矩阵——Q，K，V，如果序列长度为N，那么三个矩阵的大小都是NxN，这将导致注意力机制计算量很大！跳过那些由人类已有知识可以知道的矩阵单元的计算fillinsomevalueswithhumanknoeledge!1.LocalAttenetion/TruncatedAttenetion只计算周围邻居的注意力，其他的

头发没了还会再长·2023-03-31 04:50

2021-11-11

Transformer的理解Transformer解决RNN效率问题和传递中的缺陷，RNN是串行，不能进行并行计算每个transformer单位有两个重要子层self-attention和Feedfoward

远方的飞鱼·2023-03-30 21:29

深入理解Transformer: 从Attention到Self-Attention

当谈及深度学习中的自然语言处理（NLP）任务时，Transformer已经成为了一种极为流行的神经网络架构。其在翻译、摘要、语音识别等任务中的出色表现使得它备受关注。那么，究竟什么是Transformer？它是如何工作的？本文将会从Attention机制入手，深入探讨Transformer的原理。Attention机制在传统的NLP任务中，RNN（循环神经网络）是一种经常被使用的架构。然而，由于其

程序猿-饭饭·2023-03-30 10:30

2021：多任务预训练的跨模态自注意力的医学视觉问答Cross-Modal Self-Attention with Multi-Task Pre-Training for Medical VQA

摘要由于缺乏标签的数据，现有的医学视觉问答往往依赖于转移学习获取图像特征表示，使用视觉和语言特征跨模态融合实现与问题相关的答案预测。这两个阶段单独执行，没有考虑预训练特征的跨模态融合的相容性和适用性。因此我们将图像特征预训练重新定义为一个多任务学习范式，迫使它考虑到特定图像理解任务中特征的适用性。此外，我们引入了一种跨模态自注意力模块（CMSA）有选择的捕捉长期的上下文相关性，以更有效的融合视觉和

weixin_42653320·2023-03-29 02:01

NLP 学习6

Self-Attention中使用多头机制，使得不同的attenti

Cxgoal·2023-03-20 06:58

Character-Level Language Modeling with Deeper Self-Attention 论文笔记

1,Self-Attention，用了Transformerarchitecture2,Deep，64个Transformerlayers3,加AuxiliaryLossesA，MultiplePositions

panda1942·2023-03-20 00:36

Self-Attention

论文no-localneuralnetwork给出了一个通用的公式(1)f是一个计算x_i和x_j关系的函数，结果是一个scalarg是计算位置j处特征表达的函数(2)f可以选多种函数，比如高斯(3)而更进一步，可以先对x_i和x_j进行也正空间转化(4)公式(2)中此时对于给定的i来说可以理解为在j处的softmax值，公式(1)可以表示为上图是论文中的no-localblock，其实就是加了a

JustWonder·2023-03-18 07:33

百度计算机视觉算法工程师面试题（秋招）

Transformer的理解Transformer本身是一个典型的encoder-decoder模型，Encoder端和Decoder端均有6个Block，Encoder端的Block包括两个模块，多头self-attention

七月在线·2023-03-14 07:00

BoTNet 学习笔记

BoTNet(2021-01):将Self-Attention嵌入ResNet文章：BottleneckTransformersforVisualRecognition论文：https://arxiv.org

LevenWang·2023-03-14 07:14

大白话解释Transformer

大白话解释TransformerTransformer与‘seq2seq+attention’首先理解*self-attention*multi-head&position-encoding引入Transformer

不爱讲笑话的王先生·2023-03-14 07:22

Transfomer详解

1.前言2017年，Google在论文AttentionisAllyouneed中提出了Transformer模型，其使用Self-Attention结构取代了在NLP任务中常用的RNN网络结构。

保持客气哈·2023-03-14 07:16

简单理解TransFormer

背景:听了李宏毅老师关于transformer的讲解，觉得有必要记录一下，里面的PPT都是李宏毅老师的内容(不喜勿喷)1.self-attention在介绍transformer之前，必须先了解self-attention

呆呆珝·2023-03-11 07:48

Vision Transformer图像分类(MindSpore实现)

VisionTransformer（ViT）简介近些年，随着基于自注意（Self-Attention）结构的模型的发展，特别是Transformer模型的提出，极大的促进了自然语言处理模型的发展。

ZOMI酱·2023-03-10 00:42

理解Transformer

在每个子层后都接了一个残差连接以及归一化self-attention模块why？问题很明显，如果用同样的word2vec，表示词向量，那么下图中的it就是同样的词向量，但是我们代入句子中，明显可

骚火棍·2023-03-09 16:28

对话involution一作：它名字很“内卷”，实力却超越了卷积和自注意力

李铎表示，involution比convolution（卷积）更高效，比self-attention（自注意力）更简单。作者|李铎编辑|陈彩娴来源|AI科技评论本文是对我们CVPR2021被接收的文章

人工智能与算法学习·2023-02-24 15:46

论文阅读笔记：内卷involution《Involution: Inverting the Inherence of Convolution for Visual Recognition》

involution《Involution:InvertingtheInherenceofConvolutionforVisualRecognition》背景InvolutionInvolution与self-attention

为啥不能叫小明了·2023-02-24 15:16

改进YOLO系列 | CVPR 2021 | Involution：超越convolution和self-attention的神经网络算子

CVPR2021|Involution：超越convolution和self-attention的神经网络算子论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.06255v2.pdf代码地址

迪菲赫尔曼·2023-02-24 15:44

self-attention为什么要除以根号d_k

-知乎注意力机制在softmax时除以一个根号d的作用_samuelzhoudev的博客-CSDN博客self-attention为什么要除以根号d_k_tyler的博客-

suibianshen2012·2023-02-23 21:26

基于Pytorch，从头开始实现Transformer（编码器部分）

完整代码放到github上了，链接Transformer结构如下图所示：（1）Self-Attention在Transformer的Encoder中，数据首先

是Billy呐~·2023-02-23 21:25

浅谈 Transformer 和 Reinforcement Learning

1.ThemechanismofTransformer2017年，Google在论文AttentionisAllyouneed中提出了Transformer模型，其使用Self-Attention结构取代了在

Yita_matrix·2023-02-23 17:11

注意力机制（Attention）：Seq2Seq模型的改进

本人全部文章请参见：博客文章导航目录本文归属于：自然语言处理系列本系列实践代码请参见：我的GitHub前文：Sequence-to-Sequence模型原理后文：自注意力机制（Self-Attention

DeepGeGe·2023-02-22 07:14

自注意力机制（Self-Attention）：从Seq2Seq模型到一般RNN模型

1.前言本文讲解自注意力机制（Self-Attention）。

DeepGeGe·2023-02-22 07:14

【可视化】网络Attention层

同时对比实验采取的是words的self-attention机制。

Silence_Dong·2023-02-19 07:15

基于Transformer实现文本分类（Keras/TensorFlow）

2017年，Google在论文AttentionisAllyouneed中提出了Transformer模型，其使用Self-Attention结构取代了在NLP任务中常用的RNN网络结构。

白马负金羁·2023-02-17 21:55

UniFormer: Unifying Convolution and Self-attention for Visual Recognition

paper链接:https://arxiv.org/abs/2201.09450UniFormer:UnifyingConvolutionandSelf-attentionforVisualRecognition一、引言二、实现细节(一)、LocalMHRA(二)、全局MHR(三)、动态位置嵌入三、框架设计四、实验(一)、图像分类(二)、视频分类(三)、目标检测(三)、语义分割一、引言虽然CNN可

小小小~·2023-02-17 12:35

机器学习：self-attention

sequence有一个label模型自己决定有多少个label（sequencetosequence）重点介绍每个vector有一个labelsaw词性第一个和第二个不同，但是网络无法识别通过联系上下文解决self-attention

uncle_ll·2023-02-17 12:00

Reinforced Self-Attention Network: a Hybrid of Hard and Soft Attention for Sequence Modeling

soft-attentionhard-attention优点1、参数少、训练快2、可微分能处理较长的输入序列缺点softmax函数将较小但非零的概率分配给琐碎的元素，这降低了少数真正重要元素的注意力，对于较长的输入序列效果不好1、序列采样耗时较大2、不可微分文章的motivation是将softattention和hardattention结合起来，使其保留二者的优点，同时丢弃二者的缺点。具体地说

哒丑鬼·2023-02-17 11:27

Transformer-TTS: Neural Speech Synthesis with Transformer Network阅读笔记

第二种是self-attention可以将整个序列的全局上下文映射到每个输

进击的小杨人·2023-02-17 00:11

LSTM已死，Transformer当立（LSTM is dead. Long Live Transformers! ）：下