attention

IELTS备考｜words&phrases

1.resourcedepletionphr.资源耗竭Globalwarmingandresourcedepletionhavereceivedwisespreadattentionoverthepastfewdecades
BuleCAR·2023-11-27 17:28

4 时间序列预测入门： LSTM+ATTENTION

Multi-HeadAttention（MHA）：MHA是一种多头注意力模型，将注意力机制扩展到多个头，从而增强模型对于不同特征的关注度。
汀沿河·2023-11-27 12:37

深度学习中的注意力机制：原理、应用与实践

其中，注意力机制（AttentionMechanism）是一种重要的技术，它可以帮助模型在处理序列数据时，
a谷雨c·2023-11-27 11:23

【注意力机制】学习

文章目录前言一、Encoder-Decoder（一）作用（二）实现框架Encoder：Decoder（三）基于seq2seq模型的编码与解码方法1弊端：方法2以上两种方式的弊端二、AttentionModel
SDsqx6·2023-11-27 11:09

2023一区优化套用:KOA-CNN-BiGRU-Attention融合注意力机制预测程序代码！直接运行！

同样的，我们利用该新鲜出炉的算法对我们的CNN-BiGRU-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化，构成KOA-CNN-BiGRU-Attention多变量回归预测模型
预测及优化·2023-11-27 10:04

SCI、中科院1区算法应用：（BWO-CNN-BiGRU-Attention）白鲸优化深度学习-融合注意力机制预测程序代码！包含特征可视化，数据Excel导入，直接运行！

我们利用该高创新算法对我们的CNN-BiGRU-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化。该论文进行了一系列实验，包括定性分析、定量分析和可扩展性测试。
预测及优化·2023-11-27 10:03

计算机视觉算法——基于Transformer的目标检测（DN DETR / DINO / Sparser DETR / Lite DETR）

DNDETR/DINO）计算机视觉算法——基于Transformer的目标检测（DNDETR/DINO）1.DNDETR1.1StablizeHungarianMatching1.2Denoising1.3AttentionMask2
Leo-Peng·2023-11-27 10:47

CVPR 2021 《Causal Attention for Vision-Language Tasks》论文笔记

目录简介动机方法实验简介本文出自张含望老师课题组。论文链接动机文章的第一句就说明了本文的动机，也就是，本文提出了一个新颖的注意力机制，可以消除现有的基于注意力的视觉语言方法中的混杂效应。混杂效应会造成有害的bias，误导注意力模块学到数据中的虚假相关，从而降低模型的泛化性。由于混杂是不可观测的，所以作者使用了前门调整策略实现因果干预。方法现有的方法中通常是建模公式1：作者认为，应该建模P(Y∣do
NeverMoreH·2023-11-27 09:03

【UCAS自然语言处理作业二】训练FFN, RNN, Attention机制的语言模型，并计算测试集上的PPL

文章目录前言前馈神经网络数据组织Dataset网络结构训练超参设置RNN数据组织&Dataset网络结构训练超参设置注意力网络数据组织&Dataset网络结构Attention部分完整模型训练部分超参设置结果与分析训练集
长命百岁️·2023-11-27 00:37

增量式PID

*******************************************@brief增量式PID控制器*@param实际值reality，目标值target*@retval电机PWM*@attention
北国无红豆·2023-11-26 21:35

深度学习之图像分类（十四）CAT: Cross Attention in Vision Transformer详解

IPSA和CPSA的处理流程、维度变换细节FLOPs的计算方法、以及flops和划分的patch数目以及patch的维度计算关系IPSA如何进行localattention、CPSA如何进行globeattentionCAT
哈尔滨张谦蛋·2023-11-26 20:15

CVPR 2023 精选论文学习笔记：Robust 3D Shape Classification via Non-Local Graph Attention Network

基于MECE原则，我们给出以下四个分类标准：1、数据表示。数据表示是指3D点云数据如何在神经网络中表示。三种主要的数据表示类型是体素、点和图。体素化：在体素化表示中，3D点云被离散成一个体素网格，每个体素由一个特征向量表示。这种表示通常用于需要全局上下文的任务，例如分割和形状分析。点：在点表示中，每个3D点由一个特征向量表示，点之间的关系编码在神经网络架构中。这种表示通常用于需要局部上下文的任务，
结构化文摘·2023-11-26 19:03

√

会懒得恋爱Moreandmorecirticalaboutfeelings会对感情越来越挑剔Cherishfamilyaffectionmorethanbefore比以前更珍惜亲情Paymoreandmoreattentiont
自然本智·2023-11-26 18:13

ET-Net：一种用于医学图像分割的通用边缘保持引导网络

ET-Net:AGenericEdge-aTtentionGuidanceNetworkforMedicalImageSegmentationET-Net：一种用于医学图像分割的通用边缘保持引导网络背景贡献实验方法
火柴狗·2023-11-26 18:30

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

MCANMCAN论文笔记，仅记录个人阅读感受，如有问题和侵权行为，欢迎指出DeepModularCo-AttentionNetworksforVisualQuestionAnswering,CVPR2019Tutorial
sajomanaka·2023-11-26 14:53

MCAN：Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering——2019 CVPR 论文笔记

论文链接：CVPR2019OpenAccessRepositorycode：GitHub-MILVLG/mcan-vqa:DeepModularCo-AttentionNetworks
BXDBB·2023-11-26 14:52

【论文】MCAN

【论文】zhouYu,JunYu,YuhaoCui,DachengTao,andQiTian.Deepmodularco-attentionnetworksforvisualquestionanswering
大白羊_Aries·2023-11-26 14:51

[单目深度估计---学习记录四]MonoDepth2进阶版阅读一

Self-supervisedMonocularTrainedDepthEstimationusingSelf-attentionandDiscreteDisparityVolume基于自注意力和离散视差量的自监督单目训练深度估计写在前面
spade_eddie·2023-11-26 12:48

【动手学深度学习v2】注意力机制—4 Transformer

Transformer模型多头注意力Multi-HeadAttention有掩码的多头注意力Maskedmulti-headattention基于位置的前馈网络PositionwiseFFN残差+层归一化
Hannah2425·2023-11-26 09:20

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

Less is More: Focus Attention for Efficient DETR

摘要类似detr的模型显著提高了探测器的性能，甚至优于经典的卷积模型。然而，在传统的编码器结构中，所有的标记都带来了冗余的计算负担。最近的稀疏化策略利用了信息标记的一个子集，通过稀疏编码器来降低注意力的复杂性，从而保持性能。但这些方法往往依赖于不可靠的模型统计数据。此外，简单地减少标记填充在很大程度上阻碍了检测性能，限制了这些稀疏模型的应用。我们提出了Focus-DETR，它将注意力集中在信息更丰
JAT9321·2023-11-26 04:07

YOLOv8改进 | 2023 | FocusedLinearAttention实现有效涨点

论文地址：官方论文地址代码地址：官方代码地址一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是FocusedLinearAttention（聚焦线性注意力）是一种用于视觉Transformer模型的注意力机制(但是其也可以用在我们的
Snu77·2023-11-25 15:11

YOLOv8改进 | 2023 | LSKAttention大核注意力机制助力极限涨点

论文地址：官方论文地址代码地址：官方代码地址一、本文介绍在这篇文章中，我们将讲解如何将LSKAttention大核注意力机制应用于YOLOv8，以实现显著的性能提升。
Snu77·2023-11-25 15:05

Flash Attention：高效注意力机制的突破与应用

在这篇博客[1]中，我们将深入研究被称为“FlashAttention”的注意力机制的突破性进展。我们将探讨它是什么、它是如何工作的，以及为什么它在人工智能社区中引起了如此多的关注。
冷冻工厂·2023-11-25 13:54

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

【论文阅读笔记】Attention-based multimodal fusion with contrast for robust clinical prediction in the face o

LiuJ,CapurroD,NguyenA,etal.Attention-basedmultimodalfusionwithcontrastforrobustclinicalpredictioninthefaceofmissingmodalities
cskywit·2023-11-25 11:13

About Undivided Attention|半岛女工

2019.01.07天津很冷，新加坡热疯了1.奶奶我又想奶奶了。李大饼的姥姥病了。绝症。胃癌晚期。他说之前是别的地方的癌，然后不知不觉跑跑跑，跑到了胃里，还变成了晚期。他说这话时我正在柬埔寨的亚马逊咖啡心神不宁地打量着四壁河。那河边有来来往往的七彩游船，可那时手头的工作堆成山，所以寸步难行。“啊？绝症？”我有些心不在焉。因为“绝症”这两个字离我太远。远得像小时候嗤之以鼻的韩剧，远得像琼瑶阿姨的脚本
丢由·2023-11-25 10:39

【Transformer从零开始代码实现 pytoch版】Transformer架构各个部件详细分析代码合集

从零开始代码实现pytoch版】（一）输入部件：embedding+positionalEncoding【Transformer从零开始代码实现pytoch版】（二）Encoder编码器组件：mask+attention
辰阳星宇·2023-11-25 09:53

《MIX：多通道信息交叉文本匹配》论文阅读笔记

摘要带注意力机制的多粒度CNNs融合模型，可分为3个步骤如下：1.文中融合两种通道（1）一种是单字、双字、三字等的语义匹配通道；（2）另一种是词权重、POS和位置信息等attention通道。
C_weiqi·2023-11-25 09:22

基于卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码 可直接运行 适合作为创新点

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍风力发电是一种可再生能源，具有广阔的发展前景。然而，风力发电的不稳定性和难以预测性使得风力发电的效率和经济性受到了
科研助手大师·2023-11-24 21:08

Treatment Record-Medical bill

Afterusingourapp,youcanrecordthemedicalexpensesandtreatmentprocessforyouandyourfamily.Letyoualwayspayattentionto
Green_Mage·2023-11-24 21:48

深度学习之九（Transformers）

Transformer是一种基于自注意力机制（Self-AttentionMechanism）的架构，于2017年由Vaswani等人在“AttentionisAllYouNeed”论文中提出，它在机器翻译任务中取得了显著的性能提升
贾斯汀玛尔斯·2023-11-24 18:34

斯坦福大学引入FlashFFTConv来优化机器学习中长序列的FFT卷积

并且优于PyTorch和FlashAttention-v2。它可以处理更长的序列，并在人工智能应用程序中打开新的可能性。处理长序列的效率一直是机器学习领域的一个挑战。
deephub·2023-11-24 18:26

序列模型和注意力机制

序列模型和注意力机制seq2seq（sequencetosequence）模型集束搜索（Beamsearch）注意力模型（AttentionModel）seq2seqimage.png首先建立encodernetwork
dreampai·2023-11-24 13:10

Mistral 7B 比Llama 2更好的开源大模型 （四）

Mistral7B在实践中，对于16K和W=4096的序列长度，对FlashAttention[11]和xFormers[18]进行了更改，比普通注意力基线的速度提高了2倍。本文学习论文FlashAt
段智华·2023-11-24 02:56

当下推荐系统的分析和关于长尾效应的解决猜想

从规则到协同过滤再到模型和现在比较流行的基于机器学习的推荐比较常用的协同过滤算法的优缺点是很明显的：泛化能力弱，样本结果好实时lookalike算法在微信看一看中的应用：中间采用Ralm算法paper：Real-timeAttentionBasedLook-alikeModelforRecomm
Platina_Tomato·2023-11-24 01:13

PGFNet

方法MFRMmeans‘multi-modalfeaturerefinementmechanism’，MMAFMmeans‘multi-modalandmulti-scaleattentionfusionmodel
宇来风满楼·2023-11-23 23:35

【NLP】LLM 中 100K 上下文窗口背后的秘密：所有技巧都集中在一处

加速LLM训练和推理的技术，在训练和推理期间使用高达100K输入标记的大型上下文窗口：ALiBi位置嵌入、稀疏注意力、FlashAttention、多查询注意力、条件计算和80GBA100GPU。
Sonhhxg_柒·2023-11-23 19:48

【nlp】2.8 注意力机制拓展

注意力机制拓展1注意力机制原理1.1注意力机制示意图1.2Attention计算过程1.3Attention计算逻辑1.4有无attention模型对比1.4.1无attention机制的模型1.4.2
lys_828·2023-11-23 19:15

【nlp】2.7 seq2seq英译法实战项目解析

3.2.1清洗文本和构建文本字典3.2.2构建数据源对象3.2.3构建数据迭代器3.3构建基于GRU的编码器和解码器3.3.1构建基于GRU的编码器3.3.2构建基于GRU的解码器3.3.3构建基于GRU和Attention
lys_828·2023-11-23 19:45

论文阅读：Cross-layer mutual attention learning for fine-grained visual classification

论文标题：LearnfromeachothertoClassifybetter:Cross-layermutualattentionlearningforfine-grainedvisualclassification
小源0·2023-11-23 17:02

ResNeSt 2020 论文阅读笔记

ResNeSt:Split-AttentionNetworksGithub:https://github.com/zhanghang1989/ResNeStDetectron2版本Github:https
Kloping·2023-11-23 14:03

CKD TransBTS：用于脑肿瘤分割的具有模态相关交叉注意的临床知识驱动混合转换器

CKD-TransBTS:ClinicalKnowledge-DrivenHybridTransformerWithModality-CorrelatedCross-AttentionforBrainTumorSegmentationCKDTransBTS
火柴狗·2023-11-23 10:21

EANet：用于医学图像分割的迭代边缘注意力网络

EANet:IterativeedgeattentionnetworkformedicalimagesegmentationEANet：用于医学图像分割的迭代边缘注意力网络背景贡献实验方法Dynamicscale-awarecontextmodule
火柴狗·2023-11-23 10:20

Attention is All You Need：Transformer各模块详解

Transformerencoder-decoder架构Encoder：将输入序列转换为一个连续向量空间中的表示。Encoder通常是一个循环神经网络（RNN）或者卷积神经网络（CNN），通过对输入序列中的每个元素进行编码，得到一个连续向量序列。Decoder：将连续向量序列转换为输出序列。Decoder通常也是一个RNN或者CNN，它接收Encoder输出的向量序列作为输入，通过逐步生成一个输出
Miracle Fan·2023-11-23 07:24

【心理】儿童心理学/注意缺陷&多动障碍 ADHD （特点+诊断+治疗）

学到AttentionDeficitandHyperactivityDisorder，简称ADHD，身边很多妈妈的孩子都有这个隐患，这次正式的了解下，这个是一个怎样结构的儿童心理缺陷。
余思潞Josephine·2023-11-23 06:33

Feeling insanely lonely…

EventhoughIhungupwithfriendsfortwodays,mysensitiveheartstillhurts.IadmitIamasmall-mindedperson,IhatelosinganythingevenattentionofmyBFF.IusedtobesadaboutrelationshipswithothersbecauseIalmosthavenoclose
鸡翅女侠·2023-11-23 06:36

YOLOv8-Seg改进：位置信息的轴线压缩增强注意力Sea_Attention| ICLR2023 SeaFormer，轻量级语义分割算法，复旦大学和腾讯

本文改进：位置信息的轴线压缩增强注意力Sea_Attention，一方面将QKV特征进行轴线压缩后再注意力增强，另一方面将QKV特征使用卷积网络提升局部信息，最后将二者融合，输出增强特征Sea_Attention
会AI的学姐·2023-11-22 14:36

Contextual Transformer Networks for Visual Recognition

ContextualTransformerNetworksforVisualRecognition1.摘要2.目的3.网络设计代码地址1.摘要Transformerwithself-attentionhasledtotherevolutionizingofnaturallanguageprocessingfield
库博酱·2023-11-22 09:55

2021秋招-总目录

2021秋招-目录知识点总结预训练语言模型:Bert家族1.1BERT、attention、transformer理解部分B站讲解–强烈推荐可视化推倒结合代码理解代码部分常见面试考点以及问题:word2vec
LBJ_King2020·2023-11-22 09:45
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