Self-attention 第9页

transformer框架+self-attention技术+和图的关系

注意力机制能够显著提高神经机器翻译任务的性能。本文将会看一看Transformer—加速训练注意力模型的方法。Transformers在很多特定任务上已经优于Google神经机器翻译模型了。不过其最大的优点在于它的并行化训练。Transformer模型：编码组件是一系列编码器的堆叠（文章中是6个编码器的堆叠——没什么特别的，你也可以试试其他的数字）。解码部分也是同样的堆叠数。编码器在结构上都是一样

cloudless_sky·2022-12-29 19:39

Transformer相关内容 Self-Attention 相比较 RNN 和 LSTM 的优缺点

郭庆汝·2022-12-29 19:33

transformer在翻译时的实际做法

transformer的核心是self-attention，self-attention可参考：图解transformer李宏毅老师的transform一、机器翻译对于机器翻译而言，分为源语言与目的语言

ssx_go·2022-12-29 15:18

论文笔记：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

的尺寸有大有小如果是像素级别的Transformer，那么resolution太大为了解决上述的两个挑战，提出了swintransformer将self-attention约束在移动窗口内部的各个pixel

UQI-LIUWJ·2022-12-29 13:08

不得不看！降低Transformer复杂度的方法

作者|Chilia整理|NewBeeNLP首先来看一下原始Transformer的复杂度self-attention复杂度记:序列长度为n，一个位置的embedding大小为d。

zenRRan·2022-12-29 11:52

深度学习之NLP学习笔记（七）— Transformer复杂度分析

复杂度（Complexity）Self-Attention复杂度Attention(Q,K,V)=Softmax(QKTd)VAttention(Q,K,V)=Softmax(\frac{QK^{T}}

Jeremy_lf·2022-12-29 11:16

cv中的transformer和Non-local

两者本质上是一个东西，都是用来求自注意力的，但具体而言还是有一些差别；1：首先说Non-local，它是像素级别的self-attention,算的是图片中各个像素点对指定像素点的影响；2：transformer

xx_xjm·2022-12-28 12:33

Referring Image Segmentation 综述

希望对您有用(●'◡'●)参考github顶会合集Cross-ModalSelf-AttentionNetworkforReferringImageSegmentation用了self-attention

一只想飞的咸鱼君·2022-12-28 09:56

Focal Self-attention for Local-Global Interactions inVision Transformers

1.背景介绍：Transformer的成功和特点。最近，VisionTransformer及其变体在各种计算机视觉任务中显示出了巨大的前景。通过自注意力捕捉短距离和长距离视觉依赖的能力是成功的关键。2.研究动机：Transformer在CV中的问题，现有方法怎么解决的，但这些方法又存在什么问题。但它由于二次方计算复杂度，特别是对高分辨率视觉任务(例如，目标检测)提出了巨大挑战。最近的许多工作都试图

Yunpeng1119·2022-12-28 08:48

ICLR 2020 | 抛开卷积，multi-head self-attention能够表达任何卷积操作

近年来很多研究将nlp中的attention机制融入到视觉的研究中，得到很不错的结果，于是，论文侧重于从理论和实验去验证self-attention可以代替卷积网络独立进行类似卷积的操作，给self-attention

晓飞的算法工程笔记·2022-12-28 08:46

Non-local Neural及Self-attention

@Non-localNeural及Self-attentionNon-localNeural及Self-attention1创新点无论cv还是nlp，都需要捕获长范围依赖。在时间序列任务中RNN操作是一种主要的捕获长范围依赖手段，而在CNN任务中通过堆叠多个卷积模块来形成大的感受野。目前的卷积核循环算子都是在空间和时间上的局部操作，长范围依赖捕获是通过重复堆叠，并且反向传播得到，存在3个不足：（1

OscarMind·2022-12-28 08:45

Transformer

现在先讲注意力机制（self-attention）：self-attention这个结构是处理序列信息，RNN处理序列是需要处理前面的信息得到特征，然后根据前面的特征再得到后面信息的特征，所以是有先后关系的

xmrmol·2022-12-27 14:36

Transformer(Attention is All You Need)

Self-Attention和Transformer-machine-learning-noteshttps://luweikxy.gitbook.io/machine-learning-notes/self-attention-and-transformer1

小李小李不讲道理-·2022-12-27 03:09

Attention Is All You Need 论文笔记

模型简介Attention&Self-Attetion论文细节AttentionMulti-headattentionPositionembeddingTransformer其他部分参考文献本文主要讲述Self-Attention

sigmeta·2022-12-26 13:34

注意力机制(Attention Mechanism)

目录研究概述自注意力（self-attention）NLPCV软注意力（soft-attention）通道注意力Non-Local（Self-Attention的应用）位置注意力（position-wiseattention

JuyongJiang·2022-12-25 16:09

CCNet：Criss-Cross Attention for semantic Segmentation

原文链接：https://arxiv.org/abs/1811.11721Github：https://github.com/speedinghzl/CCNet本文也是Self-Attention机制的文章

众里寻你千百度·2022-12-25 13:42

【深度学习】小白看得懂的Transformer图解

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。并且Transformer可以增加到非常深的深度，充分

风度78·2022-12-25 08:56

【Transformer】医学分割领域的应用与扩展（论文阅读）（二） || DETR

声明：仅学习使用~目录1.Transformer学习2.DETR1.Transformer学习前篇指路：【Transformer】医学分隔领域的应用与扩展（论文阅读）（一）继续…关于Self-Attention

追光者♂·2022-12-25 08:53

锻炼_v2

20221220美团1、寻找最长递增子序列2、self-attention里面Q、K、V维度【Self-Attention机制的计算详解_陈壮实的搬砖生活的博客-CSDN博客_attention机制】3

老穷酸·2022-12-25 04:58

【无标题】

oceanWT·2022-12-25 01:27

attention机制_Attention机制详解（一）——Seq2Seq中的Attention

（二）抛除RNN的Self-Attention模型以及谷歌的Transformer架构。（三）Attention及Transformer在自然语言处理及图像处理等方面的应用。

weixin_39644750·2022-12-24 16:58

视觉注意力机制 | Non-local模块与Self-attention的之间的关系与区别？

点击上方“AI算法修炼营”，选择加星标或“置顶”标题以下，全是干货什么是视觉中的注意力机制？计算机视觉（computervision）中的注意力机制（attention）的基本思想就是想让系统学会注意力——能够忽略无关信息而关注重点信息。近几年来，深度学习与视觉注意力机制结合的研究工作，大多数是集中于使用掩码(mask)来形成注意力机制。掩码的原理在于通过另一层新的权重，将图片数据中关键的特征标识

AI算法修炼营·2022-12-24 16:28

预训练语言模型（五）：Self-attention

进行加权求和关于注意力矩阵怎么来的Multi-headSelf-AttentionPositionEncoding参考一个很全的总结：预训练语言模型的前世今生-从WordEmbedding到BERT同时也参考了李宏毅老师self-attention

Dream_Poem·2022-12-24 06:40

Transformer模型详解

而Transformer这个seq2seq模型的特别之处是模型当中大量用到了Self-Attention这种特别的Layer。

胡小涛·2022-12-23 18:11

论文《Controllable Multi-Interest Framework for Recommendation》

多兴趣抽取模块总结了2种方法：一个是之前应用到MIND的CapsuleNetwork，一个是Self-Attention对于Self-Atte

巴拉巴拉朵·2022-12-23 07:01

视觉注意力机制 | Non-local模块与Self-attention的之间的关系与区别？

什么是视觉中的注意力机制？计算机视觉（computervision）中的注意力机制（attention）的基本思想就是想让系统学会注意力——能够忽略无关信息而关注重点信息。近几年来，深度学习与视觉注意力机制结合的研究工作，大多数是集中于使用掩码(mask)来形成注意力机制。掩码的原理在于通过另一层新的权重，将图片数据中关键的特征标识出来，通过学习训练，让深度神经网络学到每一张新图片中需要关注的区域

无止境x·2022-12-23 04:11

Automatic Lip-reading with Hierarchical Pyramidal Convolution and Self-Attention for Image Sequences

标题：基于分层金字塔卷积和自注意力的无单词边界图像序列自动唇读关键词：金字塔卷积（PyramidalConvolution，PyConv）、分层金字塔卷积（HierarchicalPyramidalConvolution，HPConv）、自注意力（selfattention）、共识模块（ConsensusModule）相当于融合模块金字塔卷积论文：PyramidalConvolution:Reth

让我看看谁在学习·2022-12-23 04:36

self-attention详解

编写你自己的Keras层对于简单、无状态的自定义操作，你也许可以通过layers.core.Lambda层来实现。但是对于那些包含了可训练权重的自定义层，你应该自己实现这种层。这是一个Keras2.0中，Keras层的骨架（如果你用的是旧的版本，请更新到新版）。你只需要实现三个方法即可:build(input_shape):这是你定义权重的地方。这个方法必须设self.built=True，可以通

weixin_30491641·2022-12-23 04:04

self-attention机制通俗的理解，transformer中的注意力机制。

前言看了一下今年关于transformer的paper，感觉对self-attention机制了解地更加深入了。

追天一方·2022-12-23 04:34

干货|理解attention机制本质及self-attention

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达上一篇，我们讲述了attention的知识，这篇接上篇，更加深入的理解attention的有关思想和最新的self-attention

小白学视觉·2022-12-23 04:33

大道至简 | 设计 ViT 到底怎么配置Self-Attention才是最合理的？

然而，由于Self-Attention在长序列表示上的二次复杂性，特别是对于高分辨率密集预测任务，先前工作中的Transformer训练和推理可能非常昂贵。为此，我们提出了一种新颖的少注意力视觉T

Tom Hardy·2022-12-23 04:02

深入理解Self-attention（自注意力机制）

概述输入的特点是一个向量序列序列的长度是可变的例如：对于音频数据，STFT之后，得到每个帧的特征，这些帧在时间维度上构成序列输出类型有三种对序列中的每一个向量，都有一个对应的输出，比如说要对一段文本里的每个词，都判断词性。此时输出序列和输入序列长度相同只需要输出一个向量，比如说话人识别、音频事件分类输出序列的长度不能确定，比如语音识别、机器翻译接下来专注于介绍第一种输出类型，这种任务通常被称为序列

DEDSEC_Roger·2022-12-23 04:28

Self-attention

Self-attention然后你Input几个Vector,它就输出几个Vector,比如说你这边Input一个深蓝色的Vector,这边就给你一个另外一个Vector。

来自新世界、·2022-12-22 16:13

Beyond Self-attention: External Attention usingTwo Linear Layers for Visual Tasks（论文翻译）

然而，self-attention具有二次复杂度，并且忽略了不同样本之间的潜在相关性。

MJ5513·2022-12-22 09:39

ATTENTION机制

目录什么是注意力机制自注意力机制self-attentionAttention和Self-Attention的区别多头自注意力机制multi-headself-attentionTransformerTransformer

gengvvip·2022-12-22 09:39

【李宏毅机器学习】Transformer（p23）学习笔记

文章目录TransformerSequence用CNN取代RNNSelf-AttentionSelf-attentionisallyouneed.流程Self-attention是如何并行计算的？

duanyuchen·2022-12-22 06:00

【DL】3 Transformer入门——李宏毅机器学习课程笔记

Transformer1.为什么要使用Self-attention？

Yang SiCheng·2022-12-22 06:58

2021李宏毅机器学习笔记--17 transformer

2021李宏毅机器学习笔记--17transformer摘要一、transformer二、Self-Attention三、Muliti-headself-attention四、PositionEncoding

guoxinxin0605·2022-12-22 06:25

Transformer及变体详解教程（更新中）

Transformer：李宏毅机器学习笔记——Transformer_NLP小白+的博客-CSDN博客_李宏毅transformer详解Transformer中Self-Attention以及Multi-HeadAttention

KuromiHan·2022-12-22 03:11

【读论文】VIT(Vision Transformer)

AbstractIntroductionRelatedWork(1)BERT(2)GPT(3)self-attention在CV领域的应用Method整个前向传播过程针对clstoken的消融实验对于位置

verse_armour·2022-12-22 03:39

Transformer-XL解读（论文 + PyTorch源码）

RNN按照序列顺序逐个学习输入的单词或字符之间的关系，而Transformer则接收一整段序列，然后使用self-attention机制来学习它们之间的依赖关系。

元宇宙iwemeta·2022-12-21 06:40

论文解读10——Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting

目录1、文章贡献2、有效的self-attention机制3、ProbSparseself-attention机制4、self-attentiondistilling5、Generativestyledecoder6

对流层的酱猪肘·2022-12-20 17:57

Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks(速读）

abstract传统注意力机制是一个二次的复杂度（quadraticcomplexity），这篇论文提出的外部复杂度是一个线性的，计算复杂度低而且内存消耗小。introduction外部注意力机制复杂度低，精读高多头外部注意力机制，构建了一个MLP的架构大量的实验注：多层感知器（MultilayerPerceptron,缩写MLP）是一种前向结构的人工神经网络，映射一组输入向量到一组输出向量met

安之若醇·2022-12-20 10:13

论文阅读|Polarized Self-Attention

PolarizedSelf-Attention:TowardsHigh-qualityPixel-wiseRegression参考：(1条消息)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_极市平台的技术博客-CSDN博客目录AbstractIntroductionRelatedworkPixel-wiseRegressionTasksSelf-a

xiaoweiyuya·2022-12-19 14:57

论文阅读|Shunted Self-Attention

ShuntedSelf-AttentionviaMulti-ScaleTokenAggregation代码目录AbstractIntroductionContributionsRelatedWorkSelf-AttentioninCNNsVisionTransformerEfficientViTVariantsMethod3.1.ShuntedTransformerBlock3.1.1Shunte

xiaoweiyuya·2022-12-19 14:27

简单实现Transformer(Pytorch)

self-attention：有时也被称为内部注意，是一种将单个序列的不同位置联系起来以计算序列的表示形式的注意机制。较于传统基于RNN/CNN的网络，减少了内部特征，因此用

我不爱机器学习·2022-12-19 11:43

干货 | NLP中的self-attention【自-注意力】机制

在2017年6月google机器翻译团队在arXiv上放出的《Attentionisallyouneed》论文受到了大家广泛关注，自注意力（self-attention）机制开始成为神经网络attentio

机器学习算法与Python学习·2022-12-19 03:15

Attention is All You Need -- 浅析

由于最近bert比较火热，并且bert的底层网络依旧使用的是transformer，因此再学习bert之前，有必要认真理解一下Transformer的基本原理以及self-attention的过程，本文参考

Maka_uir·2022-12-18 15:56

李沐精读论文：transformer 《Attention Is All You Need》 by Google

论文：AttentionIsAllYouNeed视频：Transformer论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili课程（推荐先看这个）：李宏毅机器学习：self-attention（自注意力机制

iwill323·2022-12-18 07:47

[一起学BERT]（一）：BERT模型的原理基础

Self-Attention机制理论①首先将x1、x2两个词进行编码得到向量②编码后的向量乘以对应的权重矩阵，得到每个词的三个特征矩阵Q、K、V③计算第一个词的时候通过q1*k1、q1*k2、q1*k3

笼中小夜莺·2022-12-17 19:34

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