attention 第22页

【自然语言处理NLP】Bert预训练模型、Bert上搭建CNN、LSTM模型的输入、输出详解

的输入和输出fromtransformersimportBertModelbert=BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')out=bert(context,attention_mask

zcongfly·2023-11-05 01:56

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

继续解读t5代码之中源码的内容回到t5的整体结构之中T5CrossAttention网络层结构的调用t5的Encoder和Decoder内容比对bert4keras调用t5模型之中的encoder部分和

唐僧爱吃唐僧肉·2023-11-04 23:12

CIT: Content-invariant translation with hybrid attention mechanism for unsupervised change detection

在遥感领域，变化检测一直是一个基础性但具有挑战性的研究课题，具有深刻的理论意义和广泛的应用价值。在过去的几十年里，深度学习的出现和发展为监督变化检测提供了新的技术支持，并将其准确性提高到了前所未有的水平。然而，由于预标记参考文献的强依赖性和弱可转移性，监督学习模式仍然需要一定程度的人工辅助，这并不适用于所有的变化检测任务。此外，与任何特定的固有属性无关，当发生在不同的土地覆盖类别之间时，变化可能会

Yokon_D·2023-11-04 22:17

YOLOv5/YOLOv7独家原创改进：新颖自研设计的BSAM注意力，基于CBAM升级

本文全网首发独家改进：提出新颖的注意力BSAM（BiLevelSpatialAttentionModule），创新度极佳，适合科研创新，效果秒杀CBAM，ChannelAttention+SpartialAttention

AI小怪兽·2023-11-04 14:22

【CVPR2021】CoTAttention注意力模块的搭建与实现

CoTAttention注意力模块的具体代码实现与测试。

XuecWu3·2023-11-04 14:04

YOLOv8优化：注意力系列篇 | CoTAttention，捕捉全局信息的能力与CNN捕捉临近局部信息能力相结合，效果秒杀CBAM、SE

本文改进：CoTAttention注意力，引入到YOLOv8，多种实现方式CoTAttention在不同检测领域中应用广泛YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习

会AI的学姐·2023-11-04 14:03

Yolov8改进CoTAttention注意力机制，效果秒杀CBAM、SE

1.CoTAttention论文地址：2107.12292.pdf(arxiv.org)CoTAttention网络是一种用于多模态场景下的视觉问答（VisualQuestionAnswering，VQA

code2035·2023-11-04 14:31

优化改进YOLOv5算法：加入大核分离卷积注意力模块（ Large Separable Kernel Attention），实现暴力涨点同时显著减少计算复杂性和内存——(超详细)

1LargeSeparableKernelAttention介绍论文：LargeSeparableKernelAttention:RethinkingtheLargeKernelAttentionDesigninCNN

AI追随者·2023-11-04 09:21

《Deep RGB-D Saliency Detection with Depth-Sensitive Attentionand Automatic Multi-Modal Fusion》阅读理解

PengSunWenhuZhangHuanyuWangSongyuanLiXiLi论文地址：[2103.11832]DeepRGB-DSaliencyDetectionwithDepth-SensitiveAttentionandAutomaticMulti-ModalFusion

yuehuihui00·2023-11-04 04:53

论文分享(5)----Attention-based multimodal contextual fusion for sentiment and emotion classification

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档“Attention-basedmultimodalcontextualfusionforsentimentandemotionclassificationusingbidirectionalLSTM

爬行的研究生·2023-11-04 04:48

CVPR 2019关于Attention导读与Bottom-up代码修改（已附github链接）

本文为随笔，主要记录个人寒假的一些工作情况，其中2月份因病休息了两周ContentsThingstodoOverviewofthepapersinCVPR2019Thechangeofbottom-up-attentioncodeThingstodoUpdatethecodeofbottom-up-attentionofVisualQuestionAnsweringEnglishprepratio

BierOne·2023-11-04 04:13

multiheadattention类原理及源码理解

网络找的一段代码如下：classMultiHeadedAttention(nn.Module):def__init__(self,h,d_model,dropout=0.1):"Takeinmodelsizeandnumberofheads

thetffs·2023-11-04 02:38

洛谷—题解 P1101 单词方阵

Attention:比较和迷宫类问题不一样的是，此题的搜索方向是8个方向。难点如下：首先

我爱卫龙·2023-11-03 19:33

Attention is all you need 论文阅读

论文链接Attentionisallyouneed0.Abstract主要序列转导模型基于复杂的循环或卷积神经网络，包括编码器和解码器。

KrMzyc·2023-11-03 18:48

chatGLM2中的Multi Query Attention

这个得益于chatGLM2应用了许多优化的技术，介绍中有提到过的FlashAttention技术、MultiQueryAttention(MQA)技术和int4量化等等。其中MQA技术

colourmind·2023-11-03 17:52

离散数学期末复习

文章目录LogicPredicatesQuantifierSomethingneedtobepayedattentiontoExactlyOneRulesofInferenceSetSetNotationwithQuantifiersPropertyGeneralizedUnionsandIntersectionsOnetoOneFunctionOntoFunctionsOne-to-oneand

欧业·2023-11-03 14:21

YOLOv8将注意力机制融合进入C2f模块

示例如下：新版yolov8添加注意力机制（以NAMAttention注意力机制为例）YOLOv8添加注意力机制(ShuffleAttention为例)知网上常见的添加注意力机制的论文均使用的上述方式，同质化严重

有趣的野鸭·2023-11-03 09:23

Transformer的Q、K、V和Mutil-Head Self-Attention（超详细解读）

目录一.什么是Q、K、V二.Mutil-HeadSelf-AttentionTransformer大行其道，在众多领域取得了不可忽视的成就。

陈子迩·2023-11-03 07:20

siMLPe：Human Motion Prediction

BacktoMLP:ASimpleBaselineforHumanMotionPrediction解析摘要1.简介2.RelatedWork2.1基于RNN的人体运动预测2.2基于GCN的人体运动预测2.3基于Attention

AIRV_Gao·2023-11-03 01:20

python自注意力模块

importtorchimporttorch.nnasnnclassAttentionModule(nn.Module):def__init__(self,input_channels):super(AttentionModule

小美美大白蛋·2023-11-03 00:34

[文献阅读]——AMBERT: A PRE-TRAINED LANGUAGE MODEL WITH MULTI-GRAINED TOKENIZATION

作为词汇单元是不完整的但更容易去学习（更少的tokentypes和更多的tokens）不存在分词的错误粗粒度:作为词汇单元是完整的但不容易去学习（更多的tokentypes和更少的tokens）存在分词的错误本文通过可视化attentionmaps

Muasci·2023-11-02 22:59

[LintCode] House Robber II 打家劫舍之二

Afterrobbingthosehousesonthatstreet,thethiefhasfoundhimselfanewplaceforhisthieverysothathewillnotgettoomuchattention.Thistime

weixin_34148456·2023-11-02 22:02

【Leetcode】213. House Robber II 【动态规划】

ThisisanextensionofHouseRobber.Afterrobbingthosehousesonthatstreet,thethiefhasfoundhimselfanewplaceforhisthieverysothathewillnotgettoomuchattention.Thistime

renxingzhadan·2023-11-02 22:31

***[Lintcode]House Robber II

Afterrobbingthosehousesonthatstreet,thethiefhasfoundhimselfanewplaceforhisthieverysothathewillnotgettoomuchattention.Thistime

青铁·2023-11-02 22:28

小目标检测3_注意力机制_Self-Attention

主要参考：(强推)李宏毅2021/2022春机器学习课程P38、39李沐老师：64注意力机制【动手学深度学习v2】手把手带你Yolov5(v6.1)添加注意力机制(一)（并附上30多种顶会Attention

zxm_·2023-11-02 21:39

【深度学习】图像中的注意力机制简述和代码实现

Pytorch图像处理中注意力机制的解析与代码详解【深度学习】(1)CNN中的注意力机制（SE、ECA、CBAM），附Pytorch完整代码手把手带你YOLOv5/v7添加注意力机制（并附上30多种顶会Attention

大龙唉·2023-11-02 21:37

2021-12-02

Lifemoments2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词（精读和视听说分别总结）精读:valentinestraightenmakeone'swayabsorbcompletelyholdtheattentionofmarginreflectthoughtfulinsig

马国蕊·2023-11-02 20:59

四六级高频词组（1）

2．absenceormind=beingabsent-minded心不在焉beabsentfrom….缺席，不在3.absorb=takeuptheattentionof吸引…的注意力(被动语态)beabsorbedin

饕餮的燾·2023-11-02 12:33

将知识图谱结合到地铁客流预测中：一个分散注意力关系图卷积网络

导读论文题目《Combiningknowledgegraphintometropassengerflowprediction:Asplit-attentionrelationalgraphconvolutionalnetwork

当交通遇上机器学习·2023-11-02 09:42

用于OD需求预测的新型动态节点-边缘注意力网络

papertitle《DNEAT:Anoveldynamicnode-edgeattentionnetworkfororigin-destinationdemandprediction》导读网约车服务平台在世界各地发展迅速

交通充电圈·2023-11-02 09:38

DNEAT: 一个全新的用于OD需求预测的动态节点-边注意力网络

文章信息本周阅读的论文是一篇2020年发表在《TransportationResearchPartC》上关于OD需求预测的文章，题目为《DNEAT:Anoveldynamicnode-edgeattentionnetworkfororigin-destinationdemandprediction

当交通遇上机器学习·2023-11-02 09:58

从 Seq2Seq 到 Attention：彻底改变序列建模

探究Attention机制和意力的起源。简介在这篇博文[1]中，将讨论注意力机制的起源，然后介绍第一篇将注意力用于神经机器翻译的论文。

冷冻工厂·2023-11-02 06:12

机器学习的注意力机制学习笔记（二）

二）内积注意力机制内积注意力机制（DotProductAttentionMechanism）是一种计算注意力权重的方法，常用于自注意力机制中。

Aresiii·2023-11-02 02:03

【机器学习合集】模型设计之注意力机制&动态网络 -＞（个人学习记录笔记）

.注意力机制及其应用1.1注意力机制的定义1.2注意力机制的典型应用2.注意力模型设计2.1空间注意力机制2.2空间注意力模型2.3通道注意力机制2.4空间与通道注意力机制2.5自注意力机制2.5级联attention

slience_me·2023-11-02 02:33

入门 transformer 的步骤，也算是 attention is all you need 简介

1.学习步骤针对原始论文attentionisallyouneed中的翻译业务场景，第一步，了解词嵌入的概念和大概方法第二步，针对attentionisallyouneed中的算法，先记忆算法的精确数学计算流程

Eloudy·2023-11-01 14:57

2023-arxiv-LLaMA-Adapter Efficient Fine-tuning of Language Models with Zero-init Attention

2023-arxiv-LLaMA-AdapterEfficientFine-tuningofLanguageModelswithZero-initAttentionPaper:https://arxiv.org

发呆的比目鱼·2023-11-01 11:38

LLaMA-Adapter源码解析

LLaMA-Adapter源码解析伪代码deftransformer_block_with_llama_adapter(x,gating_factor,soft_prompt):residual=xy=zero_init_attention

发呆的比目鱼·2023-11-01 11:38

Zero-Shot Learning学习笔记 -- CVPR_2022_MSDN: Mutually Semantic Distillation Network for Zero-Shot Learn

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录动机与主要知识点介绍网络结构Attribute→VisualAttentionSub-netVisual→AttributeAttentionSub-netLoss

风风风风挽丶·2023-11-01 10:53

文本摘要-A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization

1.总述【论文名称】ANeuralAttentionModelforAbstractiveSentenceSummarization【论文地址】https://arxiv.org/pdf/1509.00685

sinnamm·2023-11-01 07:02

让LLM模型输入token无限长

然而这些思路其实都没能很彻底的解决无限长token问题，根据《EFFICIENTSTREAMINGLANGUAGEMODELSWITHATTENTIONSINKS》这篇工作的研究原因在于：注意力陷阱。

远洋之帆·2023-11-01 02:19

(含源码)「自然语言处理(NLP)」Question Answering(QA)论文整理(六)

每日更新...）编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2020-03-25引言：本次整理的论文还是主要偏向于机器阅读理解的问答（MRC-QA），其中主要涉及到双向注意流(BIDAF)网络、GatedAttention

Shu灬下雨天·2023-11-01 02:06

Attention-GAN for Object Transfiguration in Wild Images

这篇文章主要是结合了Attention机制来做的ObjectTransfigurationObjectTransfiguration用传统的GAN网络做ObjectTransfiguration时一般有两个步骤

EwanRenton·2023-11-01 00:10

16.ViT模型介绍

VisionTransformer关于ViTTransformer自2017年06月由谷歌团队在论文AttentionIsAllYouNeed中提出后，给自然语言处理领域带去了深远的影响，其并行化处理不定长序列的能力及自注意力机制表现亮眼

恒友成·2023-10-31 23:39

17.基干模型Swin-Transformer解读

文章目录SWin-Transformer解读1.基础介绍关于ShiftedWindowbasedSelf-Attention相对位置偏置网络整体结构和层级特征欢迎访问个人网络日志知行空间SWin-Transformer

恒友成·2023-10-31 23:36

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

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

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）

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