Self-attention 第8页

Inpainting Transformer for Anomaly Detection阅读笔记

假设较远区域的信息是有益的，所以提出一种完全基于self-attention的方法来解决。提出

给个编制·2023-01-15 20:03

CS224N（2.21）Transformers and Self-Attention For Generative Models

转载自：https://bitjoy.net/2020/03/04/cs224n%ef%bc%882-21%ef%bc%89transformers-and-self-attention-for-generative-models/今天介绍大名鼎鼎的Transformer，它于2017年出自谷歌的论文《AttentionIsAllYouNeed》（https://arxiv.org/pdf/170

wangbo96·2023-01-15 18:17

自然语言处理 - Self-attention 到 Transformer

先修知识：RNNhttps://blog.csdn.net/weixin_41332009/article/details/114023882?spm=1001.2014.3001.5501RNN变种https://blog.csdn.net/weixin_41332009/article/details/114044090?spm=1001.2014.3001.5501Seq2seq+atten

愉贵妃珂里叶特氏海兰·2023-01-15 11:01

PyTorch深度学习（23）Transformer及网络结构ViT

信号核心：提特征的方法提的更好应用NLP的文本任务nlpword2vec词向量每个词都是一个向量不同的语境中一个词的含义不同2、Attention注意力机制权重控制语言：感兴趣的图像：指定需要关注（1）self-attention

JYliangliang·2023-01-15 10:33

使用TensorFlow手写Transformer

Self-attention主要想要实现的是句子中每一个token和其它token之间的相关性，

CV算法恩仇录·2023-01-14 21:29

Sequencer: Deep LSTM for Image Classification（NIPS2022）精读笔记

0.Abstract在计算机视觉领域，ViT利用了self-attention机制在视觉下游任务中取得很好的效果，而例如MLP-Mixer以及一些经过特别设计的CNN也达到了与ViT媲美性能。

别码了W哥·2023-01-14 16:26

李宏毅老师-self-attention笔记

本文部分内容参考于以下博客：自注意力机制文章目录自注意力输入和输出自注意力机制函数self_attention的计算过程self_attention的矩阵表示方法：多头注意力机制位置编码自注意力输入和输出1.自注意力模型输入的序列是变长的序列，输出的是一个标量2.输入和输出都是序列，而且输入和输出的长度相等，输入的每一个元素对应输出的一个label。3.输出序列的长度是不定的，这种情况其实也就是S

tjh1998·2023-01-14 15:51

【时间序列预测】Autoformer 长时间序列预测

先前的基于Transformer的模型采用各种self-attention机制来发现长期依赖关系。然而，长期未来的复杂时间模式使基于Transformer的模型无法找到可靠的依赖关系。此外，Tran

理心炼丹·2023-01-14 08:05

基于自注意力机制的LSTM多变量负荷预测

1.引言在之前使用长短期记忆网络构建电力负荷预测模型的基础上，将自注意力机制(Self-Attention)融入到负荷预测模型中。

机器鱼·2023-01-12 20:17

ViT阅读笔记

ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE》，在这篇论文提出之前，在计算机视觉领域，attention机制要么与CNN结合应用（比如增强特征图、用self-attention

秦失其鹿的博客·2023-01-12 10:41

深度学习——day26 NRP学习:基于自然语言处理的产业链知识图谱构建_毛瑞彬（2022 情报学报）

BERT模型BERT采用Transformer编码器作为模型主体结构，完全基于多头注意力机制实现语言建模：Self-Atten‐tion的Multi-Head将一个词的向量切分成h个维度分别计算自注意力（Self-Attention

想太多!·2023-01-12 08:14

各式各样的Attention

Self-attention有很多变形如上图所示，有很多研究都在关注如何在破坏精准度的情况下减少计算量；在之前介绍的Self-attention机制中，当N（sequence的长度）的数值比较大，这里计算

秀得水乱流·2023-01-11 16:29

PSA极化注意力机制：Polarized Self-Attention: Towards High-quality Pixel-wise Regression

摘要在计算机视觉任务中，语义分割和关键点检测是具有挑战的，因为既要尽量保持高分辨率、又要考虑计算量，以及尽量连接全局信息得到结果。由于提取全局信息的有效性以及对全局像素special的注意力，attention机制在计算机视觉领域变得非常的流行。CNN本身是卷积共享的核，且具有平移不变性，也就代表其是local且丧失special注意力的。但是long-range的attention参数量大，训练

Jumi爱笑笑·2023-01-10 06:50

2023.1.8 学习周报

文章目录摘要文献阅读1.题目2.摘要3.介绍4.论文主要贡献5.相关工作5.1序列感知的推荐系统5.2神经注意模型6.模型：ATTREC6.1序列推荐6.2基于Self-Attention的用户短期兴趣建模

MoxiMoses·2023-01-09 09:29

A Transformer-based Radical Analysis Network for Chinese Character Recognition

解决方案基于self-attention的Transformer允许输

君莫笑笑什么笑·2023-01-07 19:40

Self-attention

自注意力机制（Self-attetion):当神经网络的输入是一系列向量，而且不同向量之间有一定的关系，我们需要训练的网络需要充分发挥这些关系，以获得满意的输出结果；这里重点关注第一种，每一个vector都对应一个label，因此他也被成为sequencelabeling；例如下面这个例子，判断一句话中每个词的词性，可以发现两个saw单词的输出词性是不一样的，这说明我们不经要考虑各个输入（veto

秀得水乱流·2023-01-07 13:36

霸榜COCO和Cityscapes！南理工&CMU提出极化自注意力，更精细的双重注意力建模结构

对于通道注意力机制，代表性的工作有SENet[2]、ECANet[3]；对于空间注意力机制，代表性的工作有Self-Attention[4]。

极市平台·2023-01-07 11:15

Attention

DotproductAttention:MultiheadAttention:1.假设有h个头，先将Q,K,V映射成d/h维的矩阵后求h个Attention再Concat成d维的矩阵，类似于卷积层里面的通道Self-Attention

l1c3412·2023-01-07 10:12

【深度学习】李宏毅2021/2022春深度学习课程笔记 - (Multi-Head)Self-Attention (多头)自注意力机制 + Pytorch代码实现

文章目录一、序列标注二、全连接神经网络三、Window四、Self-Attention自注意力机制4.1简介4.2运行原理4.3QKV五、Multi-HeadSelf-Attention多头注意力机制5.1

WSKH0929·2023-01-07 09:09

【【强推】李宏毅2021机器学习深度学习】自注意力机制 Self-Attention

写在前面[视频学习-bilibili]|[课程主页——samplecode&slide]|[ML2021学习笔记]|[homework_code]https://github.com/wolfparticle/machineLearningDeepLearning文章目录写在前面输入是多个向量,而且这个输入的向量的数目是会改变的呢（之前的输入都是不会变的）输入例子输出例子（输入输出等长，输出只有1

I"ll carry you·2023-01-06 20:30

【深度学习】04-01-自注意力机制（Self-attention）-李宏毅老师21&22深度学习课程笔记

04-01-自注意力机制Self-attention模型输入文字处理语音处理Graph模型输出类型一：一对一（SequenceLabeling）类型二：多对一类型三：多对多（由模型自定seq2seq）一对一类型

暖焱·2023-01-06 20:24

【深度学习】李宏毅2021/2022春深度学习课程笔记 - 各式各样神奇的自注意力机制（Self-Attention）变型

文章目录一、Self-Attention各式各样的变型二、Howtomakeself-attentionefficient？

WSKH0929·2023-01-06 20:21

transformer简介

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

蒲建建·2023-01-06 13:19

史上最简单的LSTM文本分类实现：搜狗新闻文本分类（附代码）

本文主要介绍一下如何使用PyTorch实现一个简单的基于self-attention机制的LSTM文本分类模型。

izeh·2023-01-05 21:04

李宏毅self-attention学习

bert是unsupervisetrain的transformer，transformer是Seq2seqmodel（补），transformer特殊的地方就是在Seq2seqmodel中用到了大量的self-attentionlayer。self-attentionlayer做的是什么背景RNN要处理一个sequence，最常想到要拿来用的network架构就是RNN（补），RNN的输入就是一串

Feather_74·2023-01-04 14:20

Bert基础解读(一)—— transformer之attention机制（self-attention）看不明白你打我

它的特殊之处就在于这个模型里面，大量的运用了self-attention这种类layer.如果我们一般讲到要处理一个sequence，我们最常想到的一种方法，就是用RNN架构。

小哆啦cc·2023-01-04 14:20

狗都能看懂的Self-Attention讲解

2、什么是self-attention？

热血厨师长·2023-01-04 14:18

w-net: Dual supervised medical image segmentation with multi-dimensional self-attention and diversel

w-net:Dualsupervisedmedicalimagesegmentationwithmulti-dimensionalself-attentionanddiversely-connectedmulti-scaleconvolution发表期刊：Neurocomputing（计算机科学2区）发表时间：2022年Abstract尽管U-Net及其变体在医学图像分割任务中取得了一些巨大的成功

Never_Jiao·2023-01-03 13:07

【深度学习3】Self-Attention注意力机制（李宏毅）

2021-自注意力机制(Self-attention)(上)_哔哩哔哩_bilibili2021-自注意力机制(Self-attention)(下)_哔哩哔哩_bilibili目录三种输入输出间关系常规方法注意力机制原理

烈日松饼·2023-01-03 11:51

论文笔记 EMNLP 2021|Self-Attention Graph Residual Convolutional Network for Event Detection with depende

文章目录1简介1.1创新2方法3实验1简介论文题目：Self-AttentionGraphResidualConvolutionalNetworkforEventDetectionwithdependencyrelations论文来源：EMNLP2021组织机构：天津大学论文链接：https://aclanthology.org/2021.findings-emnlp.28.pdf代码链接：1.1

hlee-top·2023-01-02 20:28

[COLING 2022] DABERT: Dual Attention Enhanced BERT for Semantic Matching

这可能是由self-attention架构本身造成的，self-attention机制主要是利用单词的上下文来理解单词的语义，而忽略了建模句子对之间的语义差异。

默默无闻的[UNK]·2023-01-02 08:04

深度学习模型CV-Transformer（一）

Attention注意力机制与self-attention自注意力机制参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/265108616https://zhuanlan.zhihu.com

勇敢牛牛@·2023-01-01 09:01

计算机视觉（CV）领域Transformer最新论文及资源整理分享

Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点，利用self-attention机制实现快速并行。

lqfarmer·2023-01-01 07:30

Transformer里面的缓存机制

这里我们只关注attention的计算，encoder的每一层里面只有self-attention，decoder的每一层里面首先是self-attention，然后是cross-attention。

人工智能与算法学习·2022-12-31 12:29

手撕self-attention代码_从0实现self-attention_附学习路线

在理解self-attention时，发现网上并没有一套成熟易懂的学习路线，对新手及其不友好。大多数教程只重视理论和公式的讲解，没有从零开始的代码实战。

Dark universe·2022-12-31 12:13

CV attention | PSA：极化自注意力，助力语义分割/姿态估计涨点！

对于通道注意力机制，代表性的工作有SENet[2]、ECANet[3]；对于空间注意力机制，代表性的工作有Self-Attention[4]。

THE@JOKER·2022-12-31 00:22

从Attention到Self-Attention和Multi-Head Attention

从Attention到Self-Attention和Multi-HeadAttention原文名称：AttentionIsAllYouNeed原文链接：https://arxiv.org/abs/1706.03762

Encounter84·2022-12-30 10:22

【机器学习杂记】自注意力机制(Self-attention)

初学self-attention，是学习笔记，基于李宏毅老师的课程。有缘人看到的话若有错误的不完善的地方还请指出，不胜感激！\space零引出有时候我们的模型具有复杂的输入，例如不定长的向量集合。

wjpwjpwjp0831·2022-12-30 10:20

Transformer（一）搞懂Transformer及Self-attention/Multi-head Self-attention中的Q、K、V

老师讲得真的很好，一听就懂了李宏毅2020机器学习深度学习(完整版)国语_哔哩哔哩_bilibili一、整体架构Transformer是2017年Google发表的AttentionIsAllYouNeed，下载地址：https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdfTransformer遵循编码器-解码器结构，编码器和解码器都分别如下图的左右两部分所示：编码器：编码器由N=

不瘦8斤的妥球球饼·2022-12-30 10:17

【深度学习】从self-attention到transformer（Multi-head self-attention）

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43414694/article/details/119083072该教程主要参考的是台大李宏毅的网课视频，附上视频链接：台大李宏毅self-attention

努力work，早发paper·2022-12-30 10:47

深度学习attention原理_关于深度学习：Attention 及 self-attention

前记现在的深度学习中，特别是在NLP领域里面，几乎attention已经成为了每个模型的标配，因为attention模型在序列建模上面有着天然的优势，能够将注意力集中到特定的部分。1Attention的提出在机器翻译(NMT)的任务中，为解决RNN中的Encoder-Decoder的基础上target端输入固定长度的问题，提出了Align方式，这也是Attention的开始。这篇paper中，它将

weixin_39773158·2022-12-30 10:15

Vision Transformer(1):Self-attention Multi-head Self-attention

论文：Transformer:AttentionIsAllYouNeedTransformer它的提出最开始是针对NLP领域的，在次之前大家主要用的是RNN，LSTM这类时序网络。像RNN这类网络其实它是有些问题的，首先它的记忆的长度是有限的，特别像RNN它的记忆长度就比较短，所以后面就有提出LSTM。但是他们还有另外一个问题就是无法并行化，也就是说我们必须先计算t0t_0t

@BangBang·2022-12-30 10:44

Multi- Head self-Attention 机制详解

原文链接：https://www.jianshu.com/p/e647d3a10d9c在「拆Transformer系列一：Encoder-Decoder模型架构详解」中有简单介绍Attention，Self-Attention

薛定谔的炼丹炉！·2022-12-30 10:43

自然语言处理之Seq2seq的注意力机制,循环模型的问题,self-attention及Transformer结构讲解

Encoder-decoder模型特点：1.典型的end2end模型2.不论序列长度，固定大小的中间向量，可能造成信息缺失（前面的信息被后面的覆盖）3.根据不同的任务可以选取不同的编码器和解码器（cnn,rnn,lstm,gru等）缺点：Encoder将输入（Source）编码为固定大小的向量的过程是一个“信息有损的压缩过程”，信息量越大，转化得到的固定向量中信息的损失就越大，这就得Decoder

倪风俠·2022-12-30 10:12

Vision Transformer | CVPR 2022 Oral - Shunted Transformer: Shunted Self-Attention

ShuntedSelf-AttentionviaMulti-ScaleTokenAggregation论文：https://arxiv.org/abs/2111.15193代码：https://github.com/OliverRensu/Shunted-Transformer核心内容：本身可以看做是对PVT中对K和V下采样的操作进行多尺度化改进。对K和V分成两组，使用不同的下采样尺度，构建多尺度

有为少年·2022-12-30 10:03

建议收藏，加深印象【注意力机制的本质】Self-Attention，Transformer，q k v 向量(矩阵)。query，key，value。

声明：仅学习使用~注：参考文献(出处)，在末尾均已经指出~在此之前，曾记录：【DETR目标检测】关键词：Decoder。Encoder。query向量。注意力机制。

追光者♂·2022-12-30 10:00

【Transformer】继续学习：Attention，Self-Attention，Multi-head Attention。

Self-Attention1.2Multi-headAttention1.3Transformer二、源代码2.1attn.py2.2mh_attn.py2.3transformer.py一、介绍1.1Attention，Self-Attention

追光者♂·2022-12-30 10:59

序列数据建模-RNN & Attention & self-Attention

莫白墨·2022-12-29 19:48

ViT (Vision Transformer) ---- SimpleRNN + Self-Attention

首先attention第一次是在2015年应用在Seq2Seq模型上的，该模型有两个网络一个是Encoder，一个是decoder，后来研究者们发现，attention不仅仅可以应用到Seq2Seq模型上，还可以应用到所有的RNN模型上，该研究是在2016年发表的一篇文章，比attention晚一年（Cheng,Dong,&Lapata.LongShort-TermMemory-Networksf

zsffuture·2022-12-29 19:47

Self-Attention

受Attention的启发，当要表示序列中某一时刻的状态时，可以通过该状态与其他时刻状态之间的相关性计算，即所谓的“观其伴，知其意”，这又被称作自注意力机制（Self-Attention）。

郑不凡·2022-12-29 19:11

推荐频道

Self-attention

Inpainting Transformer for Anomaly Detection阅读笔记

CS224N（2.21）Transformers and Self-Attention For Generative Models

自然语言处理 - Self-attention 到 Transformer

PyTorch深度学习（23）Transformer及网络结构ViT

使用TensorFlow手写Transformer

Sequencer: Deep LSTM for Image Classification（NIPS2022）精读笔记

李宏毅老师-self-attention笔记

【时间序列预测】Autoformer 长时间序列预测

基于自注意力机制的LSTM多变量负荷预测

ViT阅读笔记

深度学习——day26 NRP学习:基于自然语言处理的产业链知识图谱构建_毛瑞彬（2022 情报学报）

各式各样的Attention

PSA极化注意力机制：Polarized Self-Attention: Towards High-quality Pixel-wise Regression

2023.1.8 学习周报

A Transformer-based Radical Analysis Network for Chinese Character Recognition

Self-attention

霸榜COCO和Cityscapes！南理工&CMU提出极化自注意力，更精细的双重注意力建模结构

Attention

【深度学习】李宏毅2021/2022春深度学习课程笔记 - (Multi-Head)Self-Attention (多头)自注意力机制 + Pytorch代码实现

【【强推】李宏毅2021机器学习深度学习】自注意力机制 Self-Attention

【深度学习】04-01-自注意力机制（Self-attention）-李宏毅老师21&22深度学习课程笔记

【深度学习】李宏毅2021/2022春深度学习课程笔记 - 各式各样神奇的自注意力机制（Self-Attention）变型

transformer简介

史上最简单的LSTM文本分类实现：搜狗新闻文本分类（附代码）

李宏毅self-attention学习

Bert基础解读(一)—— transformer之attention机制（self-attention）看不明白你打我

狗都能看懂的Self-Attention讲解

w-net: Dual supervised medical image segmentation with multi-dimensional self-attention and diversel

【深度学习3】Self-Attention注意力机制（李宏毅）

论文笔记 EMNLP 2021|Self-Attention Graph Residual Convolutional Network for Event Detection with depende

[COLING 2022] DABERT: Dual Attention Enhanced BERT for Semantic Matching

深度学习模型CV-Transformer（一）

计算机视觉（CV）领域Transformer最新论文及资源整理分享

Transformer里面的缓存机制

手撕self-attention代码_从0实现self-attention_附学习路线

CV attention | PSA：极化自注意力，助力语义分割/姿态估计涨点！

从Attention到Self-Attention和Multi-Head Attention

【机器学习杂记】自注意力机制(Self-attention)

Transformer（一）搞懂Transformer及Self-attention/Multi-head Self-attention中的Q、K、V

【深度学习】从self-attention到transformer（Multi-head self-attention）

深度学习attention原理_关于深度学习：Attention 及 self-attention

Vision Transformer(1):Self-attention Multi-head Self-attention

Multi- Head self-Attention 机制详解

自然语言处理之Seq2seq的注意力机制,循环模型的问题,self-attention及Transformer结构讲解

Vision Transformer | CVPR 2022 Oral - Shunted Transformer: Shunted Self-Attention

建议收藏，加深印象【注意力机制的本质】Self-Attention，Transformer，q k v 向量(矩阵)。query，key，value。

【Transformer】继续学习：Attention，Self-Attention，Multi-head Attention。

序列数据建模-RNN & Attention & self-Attention

ViT (Vision Transformer) ---- SimpleRNN + Self-Attention

Self-Attention