self-Attention 第11页

NLP基本模型总结（一）Transformer原理与代码解析

参考资料：唐宇迪transformer李宏毅transformer1.Self-attention原理我的理解：所谓的self-attention其实就是一种加权求特征的过程，在计算it的特征时考虑到其他所有词汇

哈哈哈懒婷·2022-12-06 23:59

SegNeXt: 重新思考基于卷积注意力的语义分割

Visual-Attention-Network/SegNeXtPaper：https://arxiv.org/pdf/2209.08575.pdf一、动机近年来，transformer在语义分割领域大行其道，这得益于self-attention

叶舟·2022-12-06 17:59

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-情感分析/文本分类-glove-Global Vectors for Word Representation

本文目录概念引入介绍摘要大意模型原理模型的公式推导模型效果对比概念引入逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax的推导word2evc该篇论文的背景word2evc

丰。。·2022-12-06 14:12

李宏毅2022《机器学习/深度学习》——学习笔记（5）

和全连接神经网络的区别感受野共享参数CNN和全连接神经网络的总结PoolingCNN流程自注意力机制自注意力机制解决的问题输入是一组向量的例子输入是一组向量时输出的可能自注意力机制核心思想自注意力机制具体细节Self-attention

dotJunz·2022-12-06 11:05

NLP《Tranformer和Self-Attention》

一：自注意力模型上一篇文章《seq2seq》中我们学习到了attention机制，它可以看到全局的信息，并且它也可以正确地去关注到相关的有用的信息。原始的encoder是以RNN为基础的，RNN机制实际中存在长程梯度消失的问题，对于较长的句子，我们很难寄希望于将输入的序列转化为（编码为）定长的向量而保存所有的有效信息，所以随着所需处理的句子的长度的增加，这种结构的效果会显著下降。从encoder到

星海千寻·2022-12-06 08:14

Transformer——台大李宏毅详讲Transformer

TransformerEncoderDecoderDecoder整体逻辑non-autoregressiveDecoder中的CrossAttention训练Seq2seq的一些Tips老师讲的超级棒，激动哭了：视频链接：台大李宏毅21年机器学习课程self-attention

Irving.Gao·2022-12-06 07:01

(SAGAN)Self-Attention Generative Adversarial Networks

coreidea：将self-attention机制引入到GANs的图像生成当中，来建模像素间的远距离关系，用于图像生成任务CGAN的缺点:1.依赖卷积建模图像不同区域的依赖关系，由于卷积核比较小一般都是

HHzdh·2022-12-06 00:06

Self-Attention Generative Adversarial Networks

Self-AttentionGenerativeAdversarialNetworks在本文中，我们提出了自注意生成对抗网络（SAGAN），它允许对图像生成任务进行注意驱动的远程依赖建模。传统的卷积GANs只在低分辨率特征图中产生局部空间点的函数，从而产生高分辨率的细节。此外，鉴别器可以检查图像的遥远部分中的高度详细的特征是否彼此一致。此外，最近的工作表明，generatorconditionin

weixin_37958272·2022-12-06 00:06

Focal Self-attention for Local-Global Interactions inVision Transformers

FocalSelf-attentionforLocal-GlobalInteractionsinVisionTransformersJianweiYang1，ChunyuanLi1，PengchuanZhang1，XiyangDai2，BinXiao2，LuYuan2，JianfengGao11MicrosoftResearchatRedmond,2MicrosoftCloud+AIhttps:/

Phoenixtree_DongZhao·2022-12-05 17:31

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-阅读理解-NLP-MRC

本文目录概念引入机器阅读理解的简要介绍论文研究背景相关数据集的时间脉络问答系统的分类研究成果实验结果概念引入有关中文实体命名识别逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax

丰。。·2022-12-05 16:00

Transformer中的Self-Attention以及Multi-Head Self-Attention（MSA）

本文的知识均来自霹雳巴拉WZ的博客及哔哩哔哩视频，仅对其内容进行部分补充。AttentionIsAllYouNeed原文链接：[https://arxiv.org/abs/1706.03762](https://arxiv.org/abs/1706.03762)占主导地位的序列转导模型是基于复杂的递归（RNN）或卷积神经网络（CNN）的编码器-解码器（Encoder-Decoder）配置。性能最好

Le0v1n·2022-12-04 20:02

技术笔记:Self-Attention机制

目录Self-Attention1.键值对注意力2.加权求和3.QKV矩阵4.的意义5.补充6.Self-Attention的代码实现Self-Attention在介绍基础知识之前，我们先抛出两个问题：

the sourth wind·2022-12-04 20:58

[论]【SATP-GAN】 self-attention based generative adversarial network for traffic flow prediction

SATP-GAN:self-attentionbasedgenerativeadversarialnetworkfortrafficflowprediction原文：见这里作者：LiangZhang，JianqingWu，JunShen，MingChen，RuiWang，XinliangZhou，CankunXu，QuankaiYao，QiangWu期刊：TransportmetricaB:Tra

panbaoran913·2022-12-04 20:22

【深度学习】各种各样神奇的自注意力机制（Self-attention）变形

转载自|PaperWeekly总结下关于李宏毅老师在2022年春季机器学习课程中关于各种注意力机制介绍的主要内容，也是相对于2021年课程的补充内容。参考视频见：https://www.bilibili.com/video/BV1Wv411h7kN/?p=51&vd_source=eaef25ec79a284858ac2a990307e06ae在2021年课程的transformer视频中，李老师

风度78·2022-12-04 20:51

【深度学习】04-02-自注意力机制多种变形-李宏毅老师21&22深度学习课程笔记

文章目录有哪些self-attention变形？如何使得self-attention更高效？-加快AttentionMatrix计算何种情况下需要优化self-attention？

暖焱·2022-12-04 20:51

论文笔记-ON THE RELATIONSHIP BETWEEN SELF-ATTENTION AND CONVOLUTIONAL LAYERS

论文信息标题：ONTHERELATIONSHIPBETWEENSELF-ATTENTIONANDCONVOLUTIONALLAYERS作者：Jean-BaptisteCordonnier,AndreasLoukas&MartinJaggi机构：EcolePolytechniqueFederaledeLausanne(EPFL)出处：ICLR2020代码链接https://github.com/ep

kingsleyluoxin·2022-12-04 20:21

【注意力机制】Self-attention注意力机制理论知识

注意力机制目录输入输出类别（N指向量个数）：Self-attention引入self-attention架构self-attention怎么产生bbb例子：产生b1b^{1}b1例子：产生b2b^{2}

Koma_zhe·2022-12-04 20:18

如何在NLP中有效利用Deep Transformer？

2020-01-1804:15:10作者|王子扬编辑|Camel2017年，谷歌在“Attentionisallyouneed”一文中首次提出了完全基于self-attention（自注意力）机制的transformer

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-04 09:36

自注意力机制（Self-Attention）

自注意力机制代码（pytorch版）：importtorchfromtorchimportnnclassSelfAttention(nn.Module):"""selfattentionmodule"""def__init__(self,in_dim):super(SelfAttention,self).__init__()self.chanel_in=in_dimself.query=nn.Co

苦木兑咖啡·2022-12-04 03:43

深度学习之注意力机制详解(Attention)

深度学习之注意力机制详解前言一、自注意力机制(self-Attention)二、代码前言深度学习attention机制是对人类视觉注意力机制的仿生，本质上是一种资源分配机制。

Jkxzt1314·2022-12-04 03:11

self-attention结构、公式计算与代码实现（无位置信息）

self_attention的结构图（multi_head）：self_attention的无位置信息的前向传播计算方法与代码实现：

酷炫手撕包菜·2022-12-04 03:10

Self-Attention和Multi-Head Attention的详细代码内容（没有原理）

先看self-attention（原理可以参考这个：层层剖析，让你彻底搞懂Self-Attention、MultiHead-Attention和Masked-Attention的机制和原理_iioSnail

LRJ-jonas·2022-12-04 03:10

从源代码剖析Self-Attention知识点

©PaperWeekly原创·作者｜海晨威学校｜同济大学硕士生研究方向｜自然语言处理在当前的NLP领域，Transformer/BERT已然成为基础应用，而Self-Attention则是两者的核心部分

PaperWeekly·2022-12-04 03:40

Self-Attention 原理与代码实现

在实际中，Self-Attention接收的是输入(单词的表示向量x组成的矩阵X)或者上一个Encoderblock的输出。而Q,K,V正是通过Self-Attention的输入进行线性变换得到的。

DonngZH·2022-12-04 03:10

自注意力（Self-Attention）

自注意力给定序列自注意力池化层将当做key，value，query来对序列抽取特征得到是自注意力池化函数位置编码没有记录位置信息位置编码将位置信息注入到输入里假设长度为n的序列是，那么使用位置编码矩阵来输出作为自编码输入P的元素如下计算：位置嵌入矩阵的第6列和第7列的频率高于第8列和第9列。第6列和第7列之间的偏移量（第8列和第9列相同）是由于正弦函数和余弦函数的交替。#@saveclassPos

不知名高校研究生·2022-12-03 21:10

【Transformer】Transformer 中的位置编码 -- ICLR 2021

引言Transformer是近年来非常流行的处理序列到序列问题的架构，其self-attention机制允许了长距离的词直接联系，可以使模型更容易学习序列的长距离依赖。

zenRRan·2022-12-03 20:08

从头理解self-attention机制

注意力机制中较为重要的是self-attention机制，直接做了个小白能看懂的总结，也便于自己复习。简介self-attention机制就是想实现一连串的特征编码，两两之间的互相注意。

看星星的月儿·2022-12-03 17:39

attention加权机制

self-attention：自注意力机制

小杨变老杨·2022-12-03 17:59

self-attention中的QKV机制

所谓QKV也就是Q(Query)，K(Key)，V(Value)首先回顾一下self-attention做的是什么：所谓自注意力，也就是说我们有一个序列X，然后我们想要算出X对X自己的注意力，也即X中的每个时间点与其余时间点的相关

深蓝蓝蓝蓝蓝·2022-12-03 09:18

Listen,Attend,and Spell(LAS)——李宏毅人类语言处理学习笔记3

ListenEncoder目标：去掉noises，提取出相关信息encoder有很多做法：CNN见文章：CNN-卷积神经网络self-attention见文章self-attentionPyramidRNN

我是小蔡呀～～～·2022-12-02 20:25

Transformer算法理解（1）-位置编码

这是因为Transformer完全基于self-attention机制，不同于RNN，模型并没有捕捉顺序序列的能力，也就是说无论句子的结构怎么打乱，Transformer都会得到类似的结果。

jin_tmac·2022-12-02 18:40

字节AILAB-nlp实习一面

具体描述导入过程问答系统如何实现ViT模型的介绍TransH的介绍spark运用（再也不写简历上了，根本不会）nlp相关知识先问你对nlp哪个领域比较熟悉（实体识别，机器翻译，等等介绍Bert模型介绍self-attention

六六fan·2022-12-01 20:29

Conformer

LocalFeaturesCouplingGlobalRepresentationsforVisualRecognition摘要在卷积网络中，卷积操作非常擅长捕捉局部特征信息，但是对于捕捉图像中的全局特征信息就非常困难；对于Transformer，级联的self-attention

GSAU-深蓝工作室·2022-12-01 20:26

神经网络学习小记录67——Pytorch版 Vision Transformer（VIT）模型的复现详解

VIT）代码下载VisionTransforme的实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、特征提取部分介绍a、Patch+PositionEmbeddingb、TransformerEncoderI、Self-attention

Bubbliiiing·2022-12-01 13:49

李宏毅机器学习2021笔记—self-attention（下）

这里是李宏毅机器学习2021笔记self-attention的下篇。如果没看过上篇，可以先看上篇李宏毅机器学习2020笔记-—self-attention（上）。学习本节内容，需要一定的基础知识储备。

zghnwsc·2022-12-01 02:19

李宏毅机器学习笔记：CNN和Self-Attention

前言本文主要记录关于李宏毅机器学习2021中HW3和HW4的卷积神经网络和自注意力机制网络部分的笔记，主要介绍了CNN在图像领域的作用及如何处理图像数据，Self-Attention在NLP(自然语言处理

YuriFan·2022-12-01 02:45

李宏毅机器学习笔记第12周_自注意力机制（Self-attention）

四、SequenceLabeling五、Self-attention六、Self-attention七、Multi-headSelf-attention八、PositionalEncoding九、Manyapplications1

MoxiMoses·2022-12-01 02:44

李宏毅机器学习笔记-----Self-Attention

目录1.1self-attention-过程实现1.2Self-attention中的并行运算1.3Multi-headSelf-attention1.4PositionEncoding1.5Self-attentionforImage1.6Self-attentionvsCNN1.1self-attention-过程实现q表示queryk表示keyv表示information第一步：由a得到a^

香菇炸酱面·2022-12-01 02:12

【李宏毅机器学习2022】Task06 self-attention算法

本次是对深度学习中self-attention算法的学习总结。

王多头发·2022-12-01 02:39

李宏毅2021春季机器学习课程笔记6：Self-attention

文章目录1.SophisticatedInput1.1Input1.2Output2.Self-attention2.1Process2.2Matrixtranspose2.3Multi-headSelf-attention2.4PositionalEncoding3.Others3.1Using3.2Self-attentionv.s.CNN3.2Self-attentionv.s.RNN3.2

Andy in boots·2022-12-01 02:38

李宏毅机器学习学习笔记：Self-attention

Self-attention输入无论是图像、音频、单词，embedding成向量vector的形式传统方式将这些向量组成的sequence输入一个model，得到一系列输出，每个向量对应一个输出点此时向量之间的关联

晚安八月·2022-12-01 02:07

相对位置编码之RPR式：《Self-Attention with Relative Position Representations》论文笔记

额，本想学学XLNet的，然后XLNet又是以transformer-XL为主要结构，然后transformer-XL做了两个改进：一个是结构上做了segment-level的循环机制，一个是在attention机制里引入了相对位置编码信息来避免不同segment的同一位置采用相同的绝对位置编码的不合理。但无奈看到相对位置编码这里我懵住了，只好乖乖追溯回去原始论文来学习学习嘿嘿。本文将以公式原理+

#苦行僧·2022-11-30 21:33

GAN变种介绍 - DCGAN、InfoGAN、CycleGAN、WGAN、Self-Attention GAN、BigGAN

GAN变种介绍-DCGAN、InfoGAN、CycleGAN、WGAN、Self-AttentionGAN、BigGAN一、DCGAN二、InfoGAN三、CycleGAN四、WGAN五、Self-AttentionGAN六、BigGAN在原始的GAN论文中，IanGoodfellow从理论层面分析了GAN网络的收敛性，并且在多个经典图片数据集上测试了图片生成的效果，如图所示，其中图(a)为MNI

muxinzihan·2022-11-30 21:29

20.LOCAL INFORMATION MODELING WITH SELF-ATTENTION FORSPEAKER VERIFICATION

论文题目：说话人验证的自注意局部信息建模论文地址：下载地址摘要：基于自注意机制的Transformer在大多数自然语言处理(NLP)任务中表现出了最先进的性能，但在以往的工作中应用于说话人验证时并不具有很强的竞争力。一般来说，说话人身份大多通过相邻令牌之间的关系来反映，其提取主要依赖于局部建模能力。然而，自注意力模块作为Transformer的关键部件，可以帮助模型充分利用全局信息，但不足以捕捉局

一根藤～·2022-11-30 21:47

【transformer】|基础知识

编码器自注意力层从编码器输入的句子首先会经过一个自注意力（self-attention）层，

rrr2·2022-11-30 16:45

BART model

Crossattention：self-attention是自己与

刘皮狠·2022-11-30 01:00

CVPR'21 | Involution：超越convolution和self-attention的神经网络新算子

进入公众号，在消息对话框回复【CVPR2021】即可获取CVPR2021最新论文集来源：我爱计算机视觉本文是对我们CVPR2021被接收的文章Involution:InvertingtheInherenceofConvolutionforVisualRecognition的解读，同时也分享一些我们对网络结构设计（CNN和Transformer）的理解。这篇工作主要是我和SENet的作者胡杰一起完成

深度学习技术前沿·2022-11-29 18:43

CVPR'21 | involution：超越convolution和self-attention的神经网络新算子

本文是对我们CVPR2021被接收的文章Involution:InvertingtheInherenceofConvolutionforVisualRecognition的解读，同时也分享一些我们对网络结构设计（CNN和Transformer）的理解。这篇工作主要是我和SENet的作者胡杰一起完成的，也非常感谢HKUST的两位导师@陈启峰和张潼老师的讨论。0概要我们的贡献点简单来讲：（1）提出了一

我爱计算机视觉·2022-11-29 18:12

目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合新神经网络算子Involution（CVPR 2021）

CVPR2021|Involution：超越convolution和self-attention的神经网络新算子论

加勒比海带66·2022-11-29 18:10

[DL/论文阅读]（卷积神经网络）

ReceptiveReceptiveReceptiveFieldFieldField）CNN与MLPCNN与TransformerSelf-attention为什么要引入Self-attentionself-attention的基本原理self-attention

小黑子和篮球·2022-11-29 08:25

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