mechanism 第3页

活体检测 Face Anti-Spoofing Using TransformersWith Relation-Aware Mechanism 学习笔记

论文链接：FaceAnti-SpoofingUsingTransformersWithRelation-AwareMechanism|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore同一图像不同patch之间的信息为区分真假人脸提供了重要信息，如下图所示，与真实人脸相比，从假体人脸提取的patch之间的相关性很强，不论这两个patch是否处在相邻位置。有两个原因导致这样的结果：（1

Cassiel_cx·2022-11-30 19:36

Attention Mechanism[Transformer、Transformer-XL、XLNet]

ContentAttentionMechanism--->聚焦关键点1History2Introduction3structure4applicationsituation5results6RefAttentionisallyouneed---Transformer1摘要2模型框架：Character-LevelLanguageModelingwithDeeperSelf-Attention1模型

小卜妞~·2022-11-27 21:37

Deep Learning中的Attention Mechanism介绍

文章目录参考文章Attention机制的解析1.为什么引入attention机制？2.Attention机制有哪些?3.Attention机制的计算流程是怎么样?4.Attention机制的变种有哪些？①.硬性注意力②.键值对注意力③.多头注意力5.为什么自注意力模型(self-Attentionmodel)在长距离序列中如此强大？卷积或循环神经网络难道不能处理长距离序列吗？自注意力模型（self

可大侠·2022-11-27 15:39

Multi-modal speech emotion recognition using self-attention mechanism and multi-scale fusion framwor

一、论文基础信息青岛科技大学信息科学与技术学院的研究者发表在SpeechCommunication上的《基于自注意机制和多尺度融合框架的多模态语音情感识别》(Multi-modalspeechemotionrecognitionusingself-attentionmechanismandmulti-scalefusionframework)二、摘要2.1BackgroudAccuratelyre

王小运e·2022-11-24 16:07

注意力机制（Attention Mechanism）-ECANet

引言神经网络中的注意力机制（AttentionMechanism）是在计算能力有限的情况下，将计算资源分配给更重要的任务，同时解决信息超载问题的一种资源分配方案。在神经网络学习中，一般而言模型的参数越多则模型的表达能力越强，模型所存储的信息量也越大，但这会带来信息过载的问题。那么通过引入注意力机制，在众多的输入信息中聚焦于对当前任务更为关键的信息，降低对其他信息的关注度，甚至过滤掉无关信息，就可以

车手文·2022-11-24 04:12

深度学习之注意力机制（Attention Mechanism）和Seq2Seq

这篇文章整理有关注意力机制（AttentionMechanism）的知识，主要涉及以下几点内容：1、注意力机制是为了解决什么问题而提出来的？2、软性注意力机制的数学原理；3、软性注意力机制、Encoder-Decoder框架与Seq2Seq4、自注意力模型的原理。一、注意力机制可以解决什么问题？神经网络中的注意力机制（AttentionMechanism）是在计算能力有限的情况下，将计算资源分配给

weixin_30485291·2022-11-23 09:47

注意力机制（Attention Mechanism）

注意力机制卷积、全连接、池化层都只考虑不随意线索注意力机制则显示的考虑随意线索随意线索被称之为查询（query）每个输入是一个值（value）和不随意线索（key）的对通过注意力池化层来有偏向性的选择某些输入非参注意力池化层给定数据（，），平均池化是最简单的方案：更好的方案是60年代提出来的Nadaraya-Watson核回归Nadaraya-Watson核回归使用高斯核那么总结心理学任务人通过随

不知名高校研究生·2022-11-23 09:15

注意力机制(Attention Mechanism)

目录一、Encoder-Decoder框架二、注意力机制2.1经典注意力机制2.2注意力分布2.3加权分布注意力机制就是在某时刻将注意力放在某些事物上，而忽略另外的一些事物。下面基于Encoder-Decoder框架说明一、Encoder-Decoder框架简单说一下Encoder-Decoder框架的原理对于句子对:编码器对输入source进行编码，转换成中间语义向量C:对于解码器Decoder

Michael_Lzy·2022-11-23 08:40

计算机视觉中注意力机制基础知识（Attention Mechanism）

最近学习了关于计算机视觉中的注意力机制一些基础知识，整理下，方便复习，也分享一下；一、前言二、分类也就是两类；软注意力与强注意力，如下软注意力：为了更清楚地介绍计算机视觉中的注意力机制，这篇文章将从注意力域（attentiondomain）的角度来分析几种注意力的实现方法。其中主要是三种注意力域，空间域(spatialdomain)，通道域(channeldomain)，混合域(mixeddoma

搞视觉的张小凡·2022-11-22 18:54

Andrew Ng's deeplearning Course5Week3 Sequence models & Attention mechanism

一.基础模型编码-解码如图中所示，输入一个法语句子，然后将其转换为英语句子。我们设定一个RNN结构的编码器和解码器，先将输入的法语句子编码为一个向量，再通过解码器将其转换为英语句子。图像描述图像描述，顾名思义就是给出一幅图片，然后根据图片给出相应的描述。我们将之前RNN中学到的AlexNet结构最后的softmax层去掉，前面的就是类似于一个编码网络，可以将图片编码成一个向量；然后我们再添加一个R

福尔摩栋·2022-11-22 12:28

《An Efficient Two-Layer Mechanism for Privacy-Preserving Truth Discovery》论文精读

《AnEfficientTwo-LayerMechanismforPrivacy-PreservingTruthDiscovery》精读笔记论文背景摘要笔者总结概述相关知识TruthDiscovery差分隐私隐私保护机制One-LayerMechanismTwo-LayerMechanism理论证明隐私分析效用分析实验分析笔者自己的看法写在最后论文背景论文题目：《AnEfficientTwo-La

走走走，快去看看世界·2022-11-22 01:49

【论文阅读】A Survey of Incentive Mechanism Design for Federated Learning 联邦学习激励机制设计综述

ASurveyofIncentiveMechanismDesignforFederatedLearning联邦学习激励机制设计综述摘要：联邦学习有望在不暴露原始数据的情况下实现大规模客户机学习。它不仅可以使客户保留隐私信息，而且可以实现较高的学习性能。现有的联邦学习研究主要集中在提高模型准确性和学习任务完成时间方面。然而，在实践中，客户不愿意在没有获得报酬的情况下参与学习过程。因此，如何有效地激励

RenLJ1895·2022-11-20 18:00

kafka在python中的使用及结束kafka消费者

Kafka中部分主要参数的说明翻译：consumer:parambootstrap_servers:服务器地址，ip:portor[ip:port,ip:port,ip:port]:paramsasl_mechanism

ol_m_lo·2022-11-20 01:55

Global Attention Mechanism: Retain Information to Enhance Channel-Spatial Interactions(GAM)

Codesofpytorch:importtorch.nnasnnimporttorchclassGAM_Attention(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,rate=4):super(GAM_Attention,self).__init__()self.channel_attention=nn.Sequential(nn.

查无此人☞·2022-11-20 00:50

GAT关键代码

attention层的实现重点是理解_prepare_attentional_mechanism_input函数的作用：就是实现了任意两个节点之间进行拼接。

qq_45812502·2022-11-19 19:22

注意力机制（Attention Mechanism）-CBAM

引言神经网络中的注意力机制（AttentionMechanism）是在计算能力有限的情况下，将计算资源分配给更重要的任务，同时解决信息超载问题的一种资源分配方案。在神经网络学习中，一般而言模型的参数越多则模型的表达能力越强，模型所存储的信息量也越大，但这会带来信息过载的问题。那么通过引入注意力机制，在众多的输入信息中聚焦于对当前任务更为关键的信息，降低对其他信息的关注度，甚至过滤掉无关信息，就可以

车手文·2022-11-19 11:39

maven3 deploy不带时间戳

article/details/109358887两种办法https://bodez.wordpress.com/resources/maven-tips-tricks/using-the-snapshot-mechanism

Melody2050·2022-11-19 11:02

Functional Mechanism: Regression Analysis under Differential Privacy

FunctionalMechanism:RegressionAnalysisunderDifferentialPrivacy1.摘要差分隐私是一种能在保护隐私的同时发布敏感数据的方法。目前，已经提出了很多种方法将差分隐私应用到回归分析中。但是，这些方法要么只能在某些非标准类型的回归中使用，要么就无法达到足够的精度。于是，为了解决上面的两个问题，作者提出了函数机制，并将它应用到了线性回归和logis

故、梦·2022-11-08 09:54

Programming Differential Privacy第十章THE EXPONENTIAL MECHANISM指数机制

文章目录THEEXPONENTIALMECHANISM指数机制1.学习目标2.TheExponentialMechanismforFiniteSets有限集的指数机制2.ReportNoisyMax报告最大噪声3.TheExponentialMechanismasFundamentalMechanismforDifferentialPrivacy指数机制作为差分隐私的基本机制4.总结THEEXPO

Charliefive·2022-10-30 07:59

解决mongodb连接的失败的问题

连接mongodb的时候报错ExceptionauthenticatingMongoCredential{mechanism=SCRAM-SHA-1,userName='admin',source='admin

只想做个俗人_贪财_好色·2022-08-07 02:33

论文解读（GSAT）《Interpretable and Generalizable Graph Learning via Stochastic Attention Mechanism》

论文信息论文标题：InterpretableandGeneralizableGraphLearningviaStochasticAttentionMechanism论文作者：SiqiMiao,MiaLiu,PanLi论文来源：2022,ICML论文地址：download

关注我更新论文解读·2022-08-01 21:00

为kafka添加用户以及密码，SASL/PLAIN

SASL_PLAINTEXT://xx.xx.xx.xx:8123security.inter.broker.protocol=SASL_PLAINTEXTsasl.enabled.mechanisms=PLAINsasl.mechanism.inte

雪东~·2022-07-26 16:31

[深度学习学习笔记]注意力机制-Attentional mechanism

注意力机制最早在自然语言处理和机器翻译对齐文本中提出并使用，并取得了不错的效果。在计算机视觉领域，也有一些学者探索了在视觉和卷积神经网络中使用注意力机制来提升网络性能的方法。注意力机制的基本原理很简单：它认为，网络中每层不同的（可以是不同通道的，也可以是不同位置的，都可以）特征的重要性不同，后面的层应该更注重其中重要的信息，抑制不重要的信息。比如，性别分类中，应该更注意人的头发长短，这些和性别

Slientsake·2022-07-17 07:01

03 Blockchain Reputation-Based Consensus: A Scalable and Resilient Mechanism for Distributed Mistrus

03BlockchainReputation-BasedConsensus:AScalableandResilientMechanismforDistributedMistrustingApplications每个矿工都由随机选择的陪审团监控，陪审团根据网络要求的信任阈值评估矿工的声誉。挖矿不是基于竞争，矿工循环序列。分叉概率小，发生分叉用EthereumGHOST解决实验结果【p30】验证时间：

weixin_42827001·2022-07-14 07:38

自然语言处理中的自注意力机制（Self-attention Mechanism）

转发自https://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/8638283.html自然语言处理中的自注意力机制（Self-attentionMechanism）近年来，注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中，之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结（可见http://www.cnblogs.com/robert-dlut/

记忆星尘·2022-07-10 13:31

AAAI2018中的自注意力机制(Self-attention Mechanism)

近年来，注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中。随着注意力机制的深入研究，各式各样的attention被研究者们提出，如单个、多个、交互式等等。去年6月，google机器翻译团队在arXiv上的《Attentionisallyouneed》论文受到了大家广泛关注，其中，他们提出的自注意力（self-attention）机制和多头（multi-he

weixin_30689307·2022-07-10 13:31

深度学习系列 -- 序列模型和注意力机制（Sequence models & Attention mechanism）

目录1Seq2Seq模型1.1选择最可能的句子2集束搜索（BeamSearch）2.1优化：长度标准化2.2误差分析3Blue得分4注意力模型5语音识别6触发词检测1Seq2Seq模型Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型能够应用于机器翻译、语音识别等各种序列到序列的转换问题。一个Seq2Seq模型包含编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分，它们通常是两个

奋起的小渣渣·2022-07-10 13:58

Self-Attention Mechanism(自注意力机制)

self-attention是注意力机制中的一种，也是transformer中的重要组成部分，而self-attention其本质的基础便是上一文提到了attention。本文中只讲解最简单的Self-AttentionMechanism，涉及到其他的会在transformer里面进行提及。1.Self-AttentionMechanism模型结构在Self-Attention的模型中，模型的输出

菅田将暉_·2022-07-10 13:54

注意力机制(Attention Mechanism)

注意力机制起源于应用于NLP的RNN模型，但也在其他的领域有所应用。对注意力机制的理解也是算法面试经常提及的一道基础面试题，在这篇博文里我们汇总吴恩达深度学习视频序列模型3.7和3.8以及台大李宏毅教授对AttenionMechanism以及相关参考文献对注意力机制给出详细的介绍的解释。注意力机制(AttentionMechanism)注意力机制是深度学习中一个非常重要的思想，在NLP领域尤为重要

从流域到海域·2022-07-10 13:54

深度学习中注意力机制的理解-Attention mechanism

注意力机制的来龙去脉注意力机制的现实背景注意力机制的本质非参数的注意力池化层参数化的注意力机制注意力分数设计-attentionscorefunction设计1：query和key加权-加权注意力设计2：点乘注意力总结自注意力机制-selfattention多头注意力机制-multi-headattention变形金刚Transformerseq2seq中的注意力机制注意力机制做算子选择注意力机制

CUG-吴彦祖·2022-07-10 13:53

神经网络机器翻译Neural Machine Translation: Attention Mechanism

总结的不错，谢谢作者：http://blog.csdn.net/u011414416/article/details/51057789另外推荐该系列其他文章：http://blog.csdn.net/u011414416/article/category/6164803端到端的神经网络机器翻译（End-to-EndNeuralMachineTranslation）是近几年兴起的一种全新的机器翻译方

mmc2015·2022-07-05 07:47

jieba 中文分词

这里写目录标题介绍Introduction模块安装Install导入模块Import机制Mechanism功能详解Function分词添加自定义词典载入自定义词典【词典=默认词典+自定义词典】—————

此间风月不及君·2022-05-23 07:10

attention mechanism in computer vision(1)——channel attention

attentionmechanismincomputervision(1)——channelattention文章目录attentionmechanismincomputervision(1)——channelattention一、attention的一般模式：二、Channelattention三、总结四、细节解释：1、SENet2、GSoP-Net3、SRM4、GCT5、ECANet6、Fca

Ianien·2022-05-03 07:21

计算机视觉中的注意力机制--attention mechanism

转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56501461张戎引言在机器翻译（MachineTranslation）或者自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）领域，以前都是使用数理统计的方法来进行分析和处理。近些年来，随着AlphaGo的兴起，除了在游戏AI领域，深度学习在计算机视觉领域，机器翻译和自然语言处理领域也有着巨大的用武之地。在2016年

salary_up_27k·2022-05-03 07:48

GOvoid java并发编程实战 java并发编程的艺术

java线程池说明http://www.oschina.net/question/565065_86540java中断机制http://ifeve.com/java-interrupt-mechanism

M_Jack·2022-04-24 09:55

NMT机器翻译案例实战(基于TensorFlow Addons Networks with Attention Mechanism)

NLP系列讲解笔记本专题是针对NLP的一些常用知识进行记录，主要由于本人接下来的实验需要用到NLP的一些知识点，但是本人非NLP方向学生，对此不是很熟悉，也是因为本人对NLP灰常感兴趣，想扎进去好好研究研究，所以打算做个笔记记录一下自己的学习过程，也是为了博士的求学之路做铺垫！希望大家喜欢。如果有哪里写的不对，欢迎大家批评指正，感谢感谢！传送门：第一章细讲：Attention模型的机制原理第二章A

striving长亮·2022-04-22 07:42

Attention Mechanism in Computer Vision

前言本文系统全面地介绍了Attention机制的不同类别，介绍了每个类别的原理、优缺点。欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。概述Attention机制目的在于聚焦有用的信息，并减少不重要信息的比重。Attention机制可以分

CV技术指南（公众号）·2022-04-17 12:00

论文笔记：Incorporating Copying Mechanism in Sequence-to-Sequence Learning-copynet

主要用途：certainsegmentsintheinputsequenceareselectivelyreplicatedintheoutputsequence.COPYNETcannicelyintegratetheregularwayofwordgenerationinthedecoderwiththenewcopy-ingmechanismwhichcanchoosesub-sequenc

暴躁的猴子·2022-03-12 07:37

Git Mechanism<2> add

首先将文件A.txt添加到暂存区（stage）:$gitaddA.txt此时我们可以看到objects下多出了一个f7文件目录和index。image.png我们来看一下f7：$find.git/objects/.git/objects/.git/objects//pack.git/objects//info.git/objects//f7.git/objects//f7/0f10e4db1906

无关风月oo·2022-02-19 01:42

注意力机制研究现状综述（Attention mechanism）

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！知乎作者：好好先生侵删https://zhuanlan.zhihu.com/p/3618933861背景知识Attention机制最早是在视觉图像领域提出来的，应该是在九几年思想就提出来了，但是真正火起来应该算是2014年GoogleMind团队的这篇论文RecurrentModelsofVisualAttention，他们在R

公众号机器学习与生成对抗网络·2022-02-14 12:59

关系抽取泛读系列（一）—— CopyMTL: Copy Mechanism for Joint Extraction of Entities and Relations with Multi-T...

freedom_king·2021-06-13 03:16

对原型与原型链的理解

最开始想要直观的理解请直接参考阮一峰老师博客关于继承的讲解：http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/06/designing_ideas_of_inheritance_mechanism_in_javascript.html

梦的枷锁·2021-06-04 07:08

【论文笔记16】An Efficient Differential Privacy Logistic Classification Mechanism, 2019 IEEE IoT-J

Brandon Bryant·2021-04-23 11:36

最新论文笔记(+1)：Towards Secure Industrial IoT: Blockchain System with Credit-Based Consensus Mechanism

TowardsSecureIndustrialIoT:BlockchainSystemwithCredit-BasedConsensusMechanism（面向安全工业物联网：基于信用共识机制的区块链系统）本篇论文主要涉及了区块链（Blockchain）和工业物联网（IndustrialInternetofThing，IIOT）领域，通过将引入一种“新的”共识机制以解决安全和隐私等问题。这篇也是基

crypto_cxf·2021-03-25 18:21

Gated Mechanism for Attention Based Multi Modal Sentiment Analysis 阅读笔记

GATEDMECHANISMFORATTENTIONBASEDMULTIMODALSENTIMENTANALYSIS阅读笔记最近在跟进多模态的情感分析发现多模态榜一又被刷下来了，这篇论文是当前时间内的最好的效果，下面就对论文的模型结构以及实验细节，和我自己的心得来做一个笔记。读完这篇文章不得不说这篇论文在篇幅只有5页的情况下，把问题说得非常清楚，他的写作方法也值得我们学习！！！推荐一个好地址：pa

B站：阿里武·2021-02-07 20:38

《A QoS Solution for NDN in the Presence of Congestion Control Mechanism》论文阅读笔记

paperAbstract拥塞控制和服务质量（QoS）都是计算机网络中重要的质量属性。特别是，对于命名网络（NDN）之类的未来网络体系结构，使用逐跳兴趣包整形的解决方案已显示出可以解决流量拥塞问题。已经提出了用于在NDN中实现QoS的点对点技术。在本文中，作者提出了一种新的QoS机制，该机制可以在基于兴趣包交互的现有拥塞控制之上工作。作者的解决方案提供了四个优先级，这些优先级分配给不同数据包从而提

甸仔向前冲·2020-11-10 10:57

论文翻译：Extracting Relational Facts by an End-to-End Neural Model with Copy Mechanism

论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/P18-1047.pdf通讯作者主页：http://people.ucas.ac.cn/~zhaojun论文出处：中国科学院大学代码地址：https://github.com/xiangrongzeng/copy_re文章标题：ExtractingRelationalFactsbyanEnd-to-EndNeuralMod

Goouu·2020-10-11 17:16

Jmeter配置元件之授权管理器HTTP Authorization Manager

如下图：监控tomcat基础URL：需要使用认证页面的URL用户名：用于认证和登录的用户名密码：用于认证和登录的密码域：身份认证页面的域名Realm：Realm字串，一般不填Mechanism：jmeter

安澜仙王·2020-09-17 13:19

Chapter 8 Specialized Cloud Mechanisms

原文：我的blog一.单选题1The____mechanism(机制)isaserviceagentthatmonitorsandtrackscommunications（通信）betweencloudserviceconsumersandcloudservicesfordynamicscaling

举焰·2020-09-16 23:36

Kafka镜像工具异地同步

mirror-consumer.propertiesbootstrap.servers=192.168.43.209:9092（源服务器地址）group.id=sce若用了身份认证，添加如下security.protocol=SASL_PLAINTEXTsasl.mechanism

一只菜鸟的笔记·2020-09-15 16:41

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