SelfAttention

Transformer的PyTorch实现之若干问题探讨（二）

1.Transformer中decoder的流程在论文《Attentionisallyouneed》中，关于encoder及selfattention有较为详细的论述，这也是网上很多教程在谈及tran

微凉的衣柜·2024-02-10 13:30

CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling cublasSgemm 解决方法

CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDwhencallingcublasSgemm(handle,opa,opb,m,n,k,&alpha,a,lda,b,ldb,&beta,c,ldc)简单描述一下我遇到的情况：在运行Bert的SelfAttention

han_mj·2024-01-30 07:24

时间序列（Time-Series）Crossformer_EncDec.py代码解析

importtorchimporttorch.nnasnnfromeinopsimportrearrange,repeatfromlayers.SelfAttention_FamilyimportTwoStageAttentionLayer

雨微尘·2024-01-26 19:26

2023中科院1区算法应用：雪消融优化SAO-CNN-BiGRU-Attention融合注意力机制预测程序代码！直接运行！

我们利用SAO对我们的CNN-BiGRU-SelfAttention时序和空间特征结合-融合多头自注意力机

预测及优化·2024-01-13 20:27

TSOA-TCN-SelfAttention基于凌日优化时间卷积网络融合多头自注意力机制的多特征回归预测程序，还未发表!

适用平台：Matlab2023版及以上凌日优化算法（TransitSearchOptimizationAlgorithm，TSOA）是2022年8月提出的一种新颖的元启发式算法，当一颗行星经过其恒星前方时，会导致恒星的亮度微弱地下降，这被称为凌日现象。该算法基于著名的系外行星探索方法，即凌日搜索（TS）。在凌日算法中，通过研究在一定间隔内从恒星接收到的光，检查亮度的变化，如果观察到接收到的光量减少

预测及优化·2024-01-13 20:27

Self-attention学习笔记（Self Attention、multi-head self attention）

李宏毅机器学习TransformerSelfAttention学习笔记记录一下几个方面的内容1、SelfAttention解决了什么问题2、SelfAttention的实现方法以及网络结构Multi-headSelfAttentionpositionalencoding3

shuyeah·2023-12-30 16:49

SelfAttention和MultiHeadAttion实现demo

#encoding:utf-8frommathimportsqrtimporttorchimporttorch.nnasnnclassSelf_Attention(nn.Module):def__init__(self,input_dim,dim_k,dim_v):super(Self_Attention,self).__init__()self.q=nn.Linear(input_dim,dim

极乐净土0822·2023-12-29 16:38

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

SCI一区级 | Matlab实现GWO-CNN-GRU-selfAttention多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现GWO-CNN-GRU-selfAttention多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现GWO-CNN-GRU-selfAttention多变量多步时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2023-12-17 15:03

SCI一区级 | Matlab实现GWO-CNN-LSTM-selfAttention多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现GWO-CNN-LSTM-selfAttention多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现GWO-CNN-LSTM-selfAttention多变量多步时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2023-12-01 23:56

如何理解self attention中的QKV矩阵

如何理解selfattention中的QKV矩阵疑问：三个矩阵的形状是一样的（embd_dim*embd_dim），作用也都是对输入句子的embedding做线性变换（tf.matmul(Q,input_value

算法有点趣·2023-11-30 23:00

如何理解attention中的Q,K,V？

01回答一：作者-不是大叔我们直接用torch实现一个SelfAttention来说一说：1.首先定义三个线性变换矩阵，query,key,value：classBertSelfAttention(nn.Module

数据派THU·2023-11-30 23:58

transformer训练与推理

基于中译英任务数据集原本的目标语言标签dec添加完padding后，如果在dec前面加一个S构成了dec_input，而如果在dec后面加一个E构成了dec_output(输出的标签)attention有两种，selfattention

WAWA战士·2023-11-30 14:49

Transformer中的多头注意力机制-为什么需要多头？

答案是：多头注意力机制的组成是有单个的selfattention，由于selfattention通过产生QKV矩阵来学习数据特征，那每一个selfattention最终会产生一个维度上的输出特征，所以当使用多头注意力机制的时候

yzZ_here·2023-11-28 20:14

注意力机制

目录一、结合生活场景认识注意力机制在Encoder-Decider框架中的应用Attention机制的具体计算过程SelfAttention模型注意力机制一、结合生活场景认识注意力机制注意力:人类视野开阔

几两春秋梦_·2023-11-25 13:55

Stable Diffusion1.5网络结构-超详细原创

1.4CrossAttnDownBlock2D1.4.1ResnetBlock2D1.4.2Transformer2DModel1.4.2.1BasicTransformerBlock1.4.2.1.1SelfAttention1.4.2.1.2CrossAttention2VAE3CLIP

wu_jiacheng·2023-11-17 01:21

深度学习笔记--基于C++手撕self attention机制

目录1--selfattention原理2--C++代码3--拓展3-1--maskselfattention3-2--crossattention1--selfattention原理直观来讲，就是每个

晓晓纳兰容若·2023-11-13 01:50

多维时序 | MATLAB实现TCN-selfAttention自注意力机制结合时间卷积神经网络多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现TCN-selfAttention自注意力机制结合时间卷积神经网络多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现TCN-selfAttention自注意力机制结合时间卷积神经网络多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2023-11-08 09:11

transformer t5代码解读4(主要内容bert4keras实现t5模型)

Decoder内容比对bert4keras调用t5模型之中的encoder部分和decoder部分回到t5的整体结构之中回到t5模型的整体的结构之中(0):T5LayerSelfAttention((SelfAttention

唐僧爱吃唐僧肉·2023-11-04 23:12

分类预测 | Matlab实现KOA-CNN-LSTM-selfAttention多特征分类预测（自注意力机制）

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机器学习之心·2023-10-31 22:20

分类预测 | Matlab实现KOA-CNN-BiLSTM-selfAttention多特征分类预测（自注意力机制）

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机器学习之心·2023-10-31 22:20

分类预测 | Matlab实现KOA-CNN-BiGRU-selfAttention多特征分类预测（自注意力机制）

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机器学习之心·2023-10-31 22:48

分类预测 | Matlab实现KOA-CNN-GRU-selfAttention多特征分类预测（自注意力机制）

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机器学习之心·2023-10-30 06:48

加速attention计算的工业标准：flash attention 1和2算法的原理及实现

对于transformer中的selfattention计算来说，在时间复杂度上，对于每个位置，模型需要计算它与所有其他位置的相关性，这样的计算次数会随着序列长度的增加而呈二次增长。

bug404_·2023-10-07 23:47

Conditional DETR（ICCV 21）

收敛（50epoch收敛）DETR收敛慢的原因DETR训练收敛速度慢，需要500epochsDETR的CrossAttention高度依赖contentembedding（decoder的输出，可以是selfattention

白蜡虫可·2023-09-22 02:44

Transformer（一）—— Attention & Batch Normalization

Transformer详解一、RNN循环神经网络二、seq2seq模型三、Attention（注意力机制）四、Transformer4.1selfattention4.2self-attention的变形

深浅卡布星·2023-09-09 23:53

如何理解attention中的Q、K、V？

y直接用torch实现一个SelfAttention来说一说：1、首先定义三哥线性变换，query，key以及value：classBertSelfAttention(nn.Module):self.query

别致的SmallSix·2023-09-01 18:38

self attention 自注意力机制——李宏毅机器学习课程笔记

selfattention自注意力机制——李宏毅机器学习课程笔记假如我们要处理输入向量与输出向量个数一样多的问题，比如给定一个句子，每个单词都是一个向量，要判断并输出每个单词的词性，我们肯定要考虑到每个词与这个文本序列中其他词的相关性

赫兹H·2023-08-22 17:35

PyTorch从零开始实现Transformer

Transformer参考来源全部代码（可直接运行）自注意力计算公式代码实现classSelfAttention(nn.Module):def__init__(self,embed_size,heads):super(SelfAttention

阿正的梦工坊·2023-07-15 17:25

ChatGPT系列学习（1）transformer基本原理讲解

token4.transformer输入4.1.单词Embedding4.2.位置Embedding4.3.TransformerEmbedding层实现5.Attention结构5.1.简介5.2.SelfAttention

我真的爱发明·2023-06-11 10:27

2022-01-23第3周复盘

在B站上看selfattention和transformer已经看完了，对BERT的encoder和decoder有了比较清晰的认识。

看见悉达多·2023-06-09 05:29

人工智能前沿——「小海带」超全视觉注意力机制资源分享（附下载链接）

【SelfAttention】Attention

加勒比海带66·2023-04-13 04:59

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

注意力机制Attention Mechanism：从Seq2Seq到BERT

目录前言注意力机制的发展LSTM和GRULSTM和LSTMcellBiLSTMGRU(待更新)Seq2seq机器翻译的例子encoderdecoderSeq2seq+AttentionAttention和SelfAttention

November丶Chopin·2023-02-22 07:21

ConvBERT: Improving BERT with Span-based Dynamic Convolution稿

之前有论文发现bert中的某些注意力头只学习局部依赖，那么完全就没必要使用selfattention的方法来学习这些依

Tyyy`·2023-02-22 07:49

【Transformer论文：Attention Is All You Need】2.论文精读

一、知识树二、算法模型总览注：这一部分主要介绍在论文改进前的原有模式模型三、SelfAttention1.ScaledDot-ProductAttentioninputX1乘以WQ等于q1，X1乘以WK

尊新必威·2023-02-16 21:56

浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化

经过一番debug，发现是在做SelfAttention的时候QKT\boldsymbol{QK^T}QKT之后忘记除以d\sqrt{d}d了，于是重新温习了一下为什么除以d\sqrt{d}d如此重要的原因

得克特·2023-02-01 10:36

各种Sequence Self-Attention变形 (加速矩阵运算且保证全局特征)

人工设计Self-attention的N*N矩阵1.LocalAttention/TruncatedAttention2.StrideAttention3.GlobalAttention人工设计SelfAttention

芝士不知世_·2023-01-28 13:20

白话机器学习-Attention

前一阵打算写这方面的文章，不过发现一个问题，就是如果要介绍Transformer，则必须先介绍SelfAttention，亦必须介绍下Attention，以及Encoder-Decoder框架，以及GRU

秃顶的码农·2023-01-12 06:08

元学习论文阅读 | CAD: Co-Adapting Discriminative Features for Improved Few-Shot Classification, CVPR2022

2contribution1）为了改进基于模型的嵌入自适应，本文建议通过selfattention对支持集和查询集的实例的嵌入/表示进行微调，以获取

RitaRao·2023-01-08 10:07

transformer中的位置编码

背景：各种transformer都含有一项关键的技术——位置编码（positionencoding），它可以提升模型对位置信息的感知能力，弥补了SelfAttention机制中位置信息的缺失；绝对位置编码直接将位置的信息加入到现有的特征中

CV科研随想录·2022-12-30 11:01

锻炼_v2

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、计算attention为什么要除以sqrt(dk)【SelfAttention

老穷酸·2022-12-25 04:58

transformer中的相对位置偏置的介绍（relative position bias）

用在selfattention的计算当中。笔者在第一次看到这个概念时，不解其意，本文用来笔者自己关于relativepositionbias的理解。

咆哮的阿杰·2022-12-23 12:40

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

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

让我看看谁在学习·2022-12-23 04:36

SwinTransformer

解决Vit的计算复杂度问题：传统的Vit:假设图像切成4x4=16的patch，每个patch为16x16=2^8大小，则算selfattention时，复杂度为n2∗d=(24)2∗28=216n^2

Rainylt·2022-12-19 13:53

[ICCV2021]Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows链接：https://arxiv.org/pdf/2103.14030动机现在在CV中使用transformer的最大问题是运算量太大，因为图片的信息量远远大过NLP中文本的信息量，然后再做selfattention

深蓝蓝蓝蓝蓝·2022-12-17 07:37

白话机器学习-Transformer