attention

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L3-Transformer_and_PLMs

注意力机制的各种变体一：直接点积二：中间乘以一个矩阵三：Additiveattention：使用一层前馈神经网络来获得注意力分数…Transformer概述输入层BPE（BytePairEncoding
N刻后告诉你·2024-01-22 04:09

CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之DINO attention map

AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,本文给出DINOattentionmap可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件:https://all-things-vits.github.io
微凉的衣柜·2024-01-21 21:26

CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之mean attention distance (MAD)

AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,本文给出meanattentiondistance可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件:https://all-things-vits.github.io
微凉的衣柜·2024-01-21 21:24

Webpack5入门到原理21：提升开发体验

SourceMap为什么开发时我们运行的代码是经过webpack编译后的，例如下面这个样子：/**ATTENTION:The"eval"devtoolhasbeenused(maybebydefaultinmode
duansamve·2024-01-21 21:48

GroupMixFormer：Advancing Vision Transformers with Group-Mix Attention论文学习笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.15157.pdf代码地址：https://github.com/AILab-CVC/GroupMixFormer摘要：ViT已被证明可以通过使用多头自注意力（MHSA）对远程依赖关系进行建模来增强视觉识别，这通常被表述为Query-Key-Value计算。但是，从“Query”和“Key”生成的注意力图仅捕获单个粒度的token-t
athrunsunny·2024-01-21 19:40

读《畅销原理》：为什么好的产品会一炮而红！

今天读了《畅销的原理》这本书，里面讲到了营销的本质是影响人们做选择，其中涉及到了AIDA模型，即消费者从接触外界营销信息到完成购买行为，根据其反应程度的不同，可划分为注意(attention)、兴趣（interest
书不白读·2024-01-21 18:15

transfomer中正余弦位置编码的源码实现

当抛弃循环神经网络结构，完全采用Attention取而代之，这些词序信息就会丢失，模型就没有办法知道每个词在句子中的相对和绝对的位置信息。
zwhdldz·2024-01-21 17:03

be myself day8

alittlechange，yesornopayattentiononothers，yesorno家长里短，有人的地方就有这些我的，你的，她的我有什么《奇迹男孩》观后感一个生来就有面部畸形的孩子，做过27
不骄不躁艰苦奋斗·2024-01-21 13:12

论文阅读【SWINBERT: End-to-End Transformers with Sparse Attention for Video Captioning】

SWINBERT:End-to-EndTransformerswithSparseAttentionforVideoCaptioning发表：CVPR2022idea：之前的方法都是使用其他任务上训练的特征提取器对
hei_hei_hei_·2024-01-21 12:38

Transformer技术深度剖析：AI语言处理的新纪元

1.Transformer全局概括Transformer是一种深度学习模型，最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionIsAllYouNeed》中提出。
散一世繁华，颠半世琉璃·2024-01-21 09:02

（超详细）7-YOLOV5改进-添加 CoTAttention注意力机制

1、在yolov5/models下面新建一个CoTAttention.py文件，在里面放入下面的代码代码如下：importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportflatten
我要变胖哇·2024-01-21 08:06

ChatGLM vs ChatGPT

所有的NLP大模型都是transformer结构1.Maskattention的策略不同2.训练任务目标不同国内大模型nb公司：百度、清华智谱一、主流大模型粉色：Encoder-only。
南宫凝忆·2024-01-21 06:17

SCI一区级 | Matlab实现EVO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现EVO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab
机器学习之心·2024-01-21 03:05

SCI一区级 | Matlab实现EVO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现EVO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab
机器学习之心·2024-01-21 03:35

C++开发SECS/GEM指南含源代码 EAP

Thismessagereportsachangeinorpresenceofanalarmcondition.Onemessagewillbeissuedwhenthealarmissetandonemessagewillbeissuedwhenthealarmiscleared.Irrecoverableerrorsandattentionflagsmaynothaveacorre
SECS/GEM·2024-01-20 23:37

20231022第十八周周报

学习时间：2023.10.16-2023.10.22学习内容：1、从头开始疏通了对于论文《Bottom-UpandTop-DownAttentionforImageCaptioningandVisualQuestionAnswering
NCUZhangchen·2024-01-20 22:49

第二课：BERT

预训练模型的发展历程BERT结构BERT输入BERTEmbeddingBERT模型构建BERTself-attention层BERTself-attention输出层BERTfeed-forward层BERT
一条大蟒蛇6666·2024-01-20 21:07

各类注意力机制Attention——可变形注意力

目录《Attentionisallyouneed》稀疏Attention残差Attention通道注意力空间注意力时间注意力可变形注意力《Attentionisallyouneed》稀疏Attention
清风2022·2024-01-20 19:16

LLM：ALiBi - 给注意力加上线性偏置

论文：https://arxiv.org/pdf/2108.12409.pdf代码：https://github.com/ofirpress/attention_with_linear_biases发表
微风❤水墨·2024-01-20 17:18

（超详细）5-YOLOV5改进-添加A2Attention注意力机制

1、在yolov5/models下面新建一个A2Attention.py文件，在里面放入下面的代码代码如下：importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitfromtorch.nnimportfunctionalasFclassDoubleAttention
我要变胖哇·2024-01-20 14:37

（超详细）6-YOLOV5改进-添加ECA注意力机制

1、在yolov5/models下面新建一个EfficientChannelAttention.py文件，在里面放入下面的代码代码如下：importtorch,mathfromtorchimportnnclassEfficientChannelAttention
我要变胖哇·2024-01-20 14:06

多维时序 | Matlab实现CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-20 10:27

多维时序 | Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-20 10:57

Big Model Basics1-2

thetriptobigmodels13年word2vec、14年rnn、15年attentionmechanism、17年transformer、18年elmo、bert不断增加他的参数，数据，显著提升各种任务的性能
ringthebell·2024-01-20 09:06

论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (三)

论文阅读笔记AI篇——Transformer模型理论+实战（三）第三遍阅读（精读）3.1Attention和Self-Attention的区别？3.2Transformer是如何进行堆叠的？
键盘国治理专家·2024-01-20 08:24

Multi-Task Learning based Video Anomaly Detection with Attention 论文阅读

Multi-TaskLearningbasedVideoAnomalyDetectionwithAttentionAbstract1.Introduction2.Previouswork3.Method3.1
何大春·2024-01-20 08:24

一文极速了解【自注意力机制】

当下如火如荼的大模型，其中的关键技术就是注意力机制（Attention），于2015年提出。
全栈O-Jay·2024-01-20 06:28

开创性论文Attention Is All You Need 注意力机制（Attention Mechanism） Transformer模型

“AttentionIsAllYouNeed”是一篇在2017年由谷歌的研究员发布的开创性论文，标志着自然语言处理（NLP）和机器学习领域的一个重要转折点。
小黄人软件·2024-01-20 06:08

CGO-CNN-BiGRU-Attention混沌博弈优化卷积、双向GRU融合注意力机制的多变量回归预测程序！

同样的，我们利用该物理意义明确的创新算法对我们的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，构成CGO-CNN-Bi
预测及优化·2024-01-20 03:15

基于 Transformer 的 NLP 智能对话机器人实战课程（大纲1-10章）

关于Transformer和注意力机制提出的101个高级思考问题可以查看GiteeTransformer101Q标签:Transformer,注意力机制,Attention机制,Transfomer课程
孙庚辛·2024-01-20 00:09

多输入多输出 | Matlab实现ISSA-CNN-BiGRU-Attention基于改进麻雀算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的多输入多输出回归预测

多输入多输出|Matlab实现ISSA-CNN-BiGRU-Attention基于改进麻雀算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的多输入多输出回归预测目录多输入多输出|Matlab实现ISSA-CNN-BiGRU-Attention
机器学习之心·2024-01-19 23:45

深度了解Transformer【1】

深度了解Transformer【1】前言：Transformer由论文《AttentionisAllYouNeed》提出，谷歌云TPU推荐的参考模型。
小菜学AI·2024-01-19 19:31

【昇思技术公开课笔记-大模型】Transformer理论知识

什么是TransformerTransformer是一种神经网络结构，由Vaswani等人在2017年的论文“AttentionIsAllYouNeed”中提出，用于处理机器翻译、语言建模和文本生成等自然语言处理任务
JeffDingAI·2024-01-19 16:21

开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势（一）

bloom数据爬取及清洗模型微调及评估搭建AI交互能力搭建IM交互能力搭建违禁词识别能力优化模型推理速度增强模型长期记忆能力二、术语介绍2.1.vLLMvLLM是一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAttention
charles_vaez·2024-01-19 12:30

torch.nn.MultiheadAttention的使用和参数解析

torch.nn.MultiheadAttention的使用和参数解析官方文档链接：MultiheadAttention—PyTorch1.12documentation多注意头原理MultiheadAttention
怎么开心怎么玩·2024-01-19 12:48

【Transformer系列】深入浅出理解Transformer网络模型（综合篇）

一、参考资料TheIllustratedTransformer图解Transformer（完整版）AttentionIsAllYouNeed:TheCoreIdeaoftheTransformertransformer
花花少年·2024-01-19 11:53

使用 attention实现转换日期并可视化attention_Pytorch实现

Pytorch使用attention实现转换日期并可视化attention实现环境：python3.6pytorch1.0importjsonfrommatplotlibimporttickerfromnumpyimport
瞎了吗·2024-01-19 10:29

Attend-and-Excite: Attention-Based Semantic Guidance for Text-to-Image Diffusion Models ——【代码复现】

本文是发表于SIGGRAPH（SpecialInterestGrouponComputerGraphicsandInteractiveTechniques）2023上的一篇文章论文网址：AttendandExcite(yuval-alaluf.github.io)一、引言这篇论文主要是利用注意力来加强图像生成中语义的引导，本博客主要用于记录在复现过程中遇到的一些问题。二、环境配置想要部署整个项目，
我是浮夸·2024-01-19 08:20

Attend-and-Excite: Attention-Based Semantic Guidance for Text-to-Image Diffusion Models——【论文笔记】

本文是发表于SIGGRAPH（SpecialInterestGrouponComputerGraphicsandInteractiveTechniques）上的一篇文字，被收录于ACMTrans.Graph。论文地址：参与和激励(yuval-alaluf.github.io)一、Intorduction这部分主要就是说，最新的基于文本的图像生成研究已经取得了前所未有的进展，能够生成多样化和创造性的
我是浮夸·2024-01-19 08:20

交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -BiLSTM-CrossAttention轴承故障识别模型

前言1快速傅里叶变换FFT原理介绍第一步，导入部分数据第二步，故障信号可视化第三步，故障信号经过FFT可视化2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集和对应标签3交叉注意力机制3.1Crossattention
建模先锋·2024-01-19 08:03

基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-BiLSTM-Attention的预测模型

Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较-CSDN博客风速预测（一）数据集介绍和预处理-CSDN博客风速预测（二）基于Pytorch的EMD-LSTM模型-CSDN博客风速预测（三）EMD-LSTM-Attention
建模先锋·2024-01-19 08:21

一区优化直接写：KOA-CNN-BiLSTM-Attention开普勒优化卷积、长短期记忆网络融合注意力机制的多变量回归预测程序！

同样的，我们利用该新鲜出炉的算法对我们的CNN-BiLSTM-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-BiLSTM
预测及优化·2024-01-19 07:33

大语言模型系列-Transformer

文章目录前言一、Attention二、Transformer结构三、Transformer计算过程1.编码器（Encoder）1）Self-Attention层2）Multi-Head-Attention
学海一叶·2024-01-19 06:40

【flash-attention】Building wheel for flash-attn (pyproject.toml) did not run successfully

Buildingwheelforflash-attn(pyproject.toml)didnotrunsuccessfully解决方法[email protected]:Dao-AILab/flash-attention.gitcd
余俊晖·2024-01-19 03:56

TF2 build-in Keras在eager及非eager模式下callback训练过程中梯度的方式

ClassActivationMap/GradientAttentionMap分类/分割任务中可能会需要对训练过程中某些层的计算梯度进行操作，对于Keras来说我们可以通过使用Callback()实现返回梯度的目的
xtphysics·2024-01-19 02:48

Graph Attention-Based Forecasting

Transformer利用self-attention机制将输入中的每个单词用其上下文的加权来表示，而GAT则是利用self-attention机制将每个节点用其邻居的加权来表示。
生于忧患_死于安乐·2024-01-19 02:42

七日正念冥想记

引用美国教授JonKabat-Zinn的话："Mindfulnessmeanspayingattentioninaparticularway;Onpurpose,inthepresentmoment,andnon-judgmentally
Sober1337·2024-01-19 02:25

【保姆级教程|YOLOv8添加注意力机制】【2】在C2f结构中添加ShuffleAttention注意力机制并训练

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2024-01-19 01:23

机器学习之LARNN（Linear Attention Recurrent Neural Network）

 LinearAttentionRecurrentNeuralNetwork（LARNN）由GuillaumeChevalier结合前人的经验于2018年八月发表的论文《LARNN:LinearAttentionRecurrentNeuralNetwork
海上的程序猿·2024-01-18 22:24

基于深度学习的时间序列算法总结

常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（CNN）、注意力机制（Attention）和混合模型（Mix）等，与机器学习需要经过复杂的特征工程相比
流浪的诗人，·2024-01-18 21:36
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