self-Attention 第12页

准备NLP面试问题

Add&Norm模块的作用:LNBNattention和self-attention的区别Seq2seqAttentiontransformerelmobertgptgpt-2CGANPCA降维LDA协同过滤

kukufufu·2022-11-27 20:08

论文(二)：Kernel Self-Attention for Weakly-supervised Image Classification using Deep Multiple Instance

基于深度多实例学习的弱监督图像分类的核自注意KernelSelf-AttentionforWeakly-supervisedImageClassificationusingDeepMultipleInstanceLearning1、Abstract并非所有的监督学习问题都是用一对固定大小的输入张量和一个标签来描述的。在某些情况下，特别是在医学图像分析中，一个标签对应于一个实例包(例如图像补丁)，为

小王不叫小王叭·2022-11-27 15:11

动手推导Self-Attention

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达前言译者:在medium看到一篇文章从代码的角度,作者直接用pytorch可视化了Attention的QKV矩阵,之前我对self-Attention

小白学视觉·2022-11-27 15:38

【Attention,Self-Attention Self Attention Self_Attention】通俗易懂

Attentionis,tosomeextent,motivatedbyhowwepayvisualattentiontodifferentregionsofanimageorcorrelatewordsinonesentence.TakethepictureofaShibaInuinFig.1asanexample.在某种程度上，注意力是由我们如何对图像的不同区域进行视觉注意或将一个句子中的单词

诚俊杰·2022-11-27 15:06

李宏毅《深度学习》- Self-attention 自注意力机制

Transformer&BERTPPT:https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/self_v7.pdf【李宏毅《机器学习/深度学习》2021课程（国语版本，已授权）-哔哩哔哩】一、问题分析1.模型的输入无论是预测视频观看人数还是图像处理，输入都可以看作是一个向量，输出是一个数值或类别。然而，若输入是一系列向量（序列），同时

Beta Lemon·2022-11-27 14:05

Self-Attention Network for Skeleton-based Human Action Recognition

文章目录摘要介绍文章模型概述：Self-AttentionNetworkMuti-headattention:ApproachRawPositionandMotionDataPositionData:MotionDataEncoderNon-LinearEncoderCNNBasedEncoder1.卷积第一层：2.卷积第二层：3.permute4.卷积第三层+Max-pooling5.卷积第四层

Lyp_student·2022-11-27 14:33

【DeepLearning 8】Self-Attention自注意力神经网络

本文主要介绍了Self-Attention产生的背景以及解析了具体的网络模型一、Introduction很多时候，我们需要输入的数据非常的复杂，难以用统一、固定长度的向量来表示。

北村南·2022-11-27 14:00

李宏毅2021春机器学习课程笔记——自注意力机制（Self-Attention）

本文作为自己学习李宏毅老师2021春机器学习课程所做笔记，记录自己身为入门阶段小白的学习理解，如果错漏、建议，还请各位博友不吝指教，感谢！！全连接网络的输入是一个向量，但是当输入是一个变长的向量序列时，就不能再使用全连接网络了。这种情况通常可以使用卷积网络或循环网络进行编码来得到一个相同长度的输出向量序列。基于卷积或循环网络的序列编码都是一种局部的编码方式，只建模了输入信息的局部依赖关系。虽然循环

sykai1·2022-11-27 03:22

为什么TransFormer中的FFN有两层，先升维再降维？

Self-Attention模型的作用是提取语义级别的信息（不存在长距离依赖），FFNN实际上就是简单的MLP。

小ccccc·2022-11-26 20:15

论文阅读笔记：Attention Is All You Need

摘要和介绍二、模型结构1.编码器和解码器2.Attention2.1ScaledDot-ProductAttention2.2Multi-HeadAttention2.3PositionalEncoding三、Self-Attention

HollowKnightZ·2022-11-26 12:28

文献阅读（27）DySAT: Deep Neural Representation Learning on Dynamic Graphs via Self-Attention Networks

本文是对《DySAT:DeepNeuralRepresentationLearningonDynamicGraphsviaSelf-AttentionNetworks》一文的浅显翻译与理解，如有侵权即刻删除。朋友们，我们在github创建了一个图学习笔记库，总结了相关文章的论文、代码和我个人的中文笔记，能够帮助大家更加便捷地找到对应论文，欢迎star~Chinese-Reading-Notes-o

学徒刘猛·2022-11-26 11:04

transformer 算法学习

ICLR2021：Transformer用于视觉分类也有很好的性能用Transformer完全替代CNN理解Transformer论文中的positionalencoding，和三角函数有什么关系自注意力机制(Self-Attention

Christo3·2022-11-26 07:40

[2022]李宏毅深度学习与机器学习各种各样的Self-attention

[2022]李宏毅深度学习与机器学习各种各样的Self-attention做笔记的目的Self-attentionLongformer和BigBirdReformerSinkornLinformerLinearTransformerandPerformerSynthesizer

走走走，快去看看世界·2022-11-26 00:32

MyDLNote - Attention: [2020 CVPR] Exploring Self-attention for Image Recognition

MyDLNote-Attention:[2020CVPR]ExploringSelf-attentionforImageRecognition[PAPER]ExploringSelf-attentionforImageRecognition[CODE]https://github.com/hszhao/SAN目录MyDLNote-Attention:[2020CVPR]ExploringSelf-

Phoenixtree_DongZhao·2022-11-25 22:26

【NLP】一文理解Self-attention和Transformer

一、自注意力机制（一）序列与模型哪些场景是用向量作为输入呢？首先是词的表示，表示词的方式：One-hotEncoding（词向量很长，并且词之间相互独立）、WordEmbedding。然后是语音向量和图（Graph）也是由一堆向量组成。输出可能是什么样的？每个向量对应一个输出标签（一对一的情况，SequenceLabeling）例子：词性标注（POStagging）、语音、社交网络等等。整个序列只

Mr.zwX·2022-11-25 22:22

【图神经网络论文整理】（六）—— Universal Graph Transformer Self-Attention Networks

DaiQuocNguyen,TuDinhNguyen,DinhPhungTheACMWebConference2022(WWW'22)ComputerVisionandPatternRecognition论文地址本文介绍的论文是《UniversalGraphTransformerSelf-AttentionNetworks》。该篇文章的主要贡献是将Transformer应用在GNN中用于学习图的表

咕嘟·2022-11-25 22:50

多语言机器翻译 | (6) Transformer

transformer摆脱了nlp任务对于rnn，lstm的依赖，使用了self-attention的方式对上下文进行建模，提高了训练和推理的速度，transformer也是后续

CoreJT·2022-11-25 16:15

Bert and its family——Bert

Bert（BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers）架构呢实际上是transformer中的encoder，同样里面有很多Self-Attention

深度科研·2022-11-25 15:39

NLP-图解self-Attention

NLP-图解self-Attention一、self-Attention是什么？

大虾飞哥哥·2022-11-25 12:24

Self -Attention、Cross-Attention？

Self-Attention上图是论文中Transformer的内部结构图，左侧为Encoderblock，右侧为Decoderblock。

大鹏的NLP博客·2022-11-25 12:11

5分钟理解transformer中的encoder

一、self-attention直接跳过单头self-attention，multi-head的意思是q,k,vq,k,vq,k,v都不止一个，如图所示为两头的self-attention。

JackChrist·2022-11-25 09:10

transformer学习笔记：self-attention

更准确地讲，Transformer由且仅由self-Attention和FeedForwardNeuralNetwork组成，这里重点讲一下

小鸡炖蘑菇@·2022-11-25 08:51

深度学习_用LSTM+Attention与Self-Attention

LSTM进行一些使用记录一、一些优化和keras一样的权重初始化有时候我们torch训练的LSTM，没有keras好，可以将权重按keras的方式进行初始化增加attention捕捉序列的周期与相似性尝试用self-attention

Scc_hy·2022-11-25 05:23

torch.nn.Parameter()使用方法

torch.nn.Parameter可以将tensor变成可训练的，如在transformer的self-attention等一些attention机制中，会用到一些可训练的权重矩阵，这时用torch.nn.Parameter

#苦行僧·2022-11-25 04:58

李宏毅老师Transformer课程笔记 [Attention is all your need]

NIPS2017论文：https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdfinput是x1～x4x_1～x_4x1～x4，经过embending之后得到a1～a4a_1～a_4a1～a4，输入到self-attention

M1kk0·2022-11-25 03:25

李宏毅Transformer课程笔记

文章目录课程视频和PPT链接self-attentionself-attention的具体结构计算相关性方法self-attention的具体结构的计算multi-headself-attentionpositionalencodingself-attention

--ccyyy·2022-11-25 03:20

SAGPool - Self-Attention Graph Pooling ICML 2019

不务正业的土豆·2022-11-24 22:17

ICML2019 Self-Attention Graph Pooling

本文转载自知乎专栏:NLP入门论文解析作者:Takihttps://zhuanlan.zhihu.com/p/104837556小编语:经典的CNN架构通常包含卷积层和池化层.GNN将CNN泛化到了图数据上,在很多领域得到了广泛的应用.但是,目前的GNN主要关注如何定义节点的邻居并聚合邻居信息(也就是卷积层的设计),对于池化并没有较多的关注.那么,图上的池化层该怎么来做呢?有什么独特的挑战呢?Li

weixin_45519842·2022-11-24 22:16

《Self-Attention Graph Pooling》阅读笔记

《Self-AttentionGraphPooling》阅读笔记前言一、模型1.自注意图池化1).自注意力掩膜2).图池化3).SAGPool的变体1.多跳形式2.堆叠形式3.多头形式2.具体结构1).卷积层2).读出层3).全局池化模型4).层次池化模型二、实验1.数据集2.对比试验3.变体实验4.节点数的影响总结前言因为自己目前在做的实验也有可能涉及到图池化的方法，所以近期读的关于图池化的文章

weixin_45285795·2022-11-24 22:16

论文笔记之Self-Attention Graph Pooling

文章目录论文笔记之Self-AttentionGraphPooling一、论文贡献二、创新点三、背景知识四、SAGPool层1.SAGPool机理五、模型架构六、实验结果分析七、未来研究一、论文贡献本文提出了一种基于self-attention

附子Jun·2022-11-24 22:15

Self-Attention Graph Pooling

main.pyimporttorchfromtorch_geometric.datasetsimportTUDatasetfromtorch_geometric.dataimportDataLoaderfromtorch_geometricimportutilsfromnetworksimportNetimporttorch.nn.functionalasFimportargparseimport

明天就改名·2022-11-24 22:32

【图神经网络论文整理】（五）—— Self-Attention Graph Pooling：SAGPool

ICML2019JunhyunLee,InyeopLee,JaewooKangMachineLearning(cs.LG);MachineLearning(stat.ML)论文地址本文介绍的论文是《Self-AttentionGraphPooling》。该篇文章提出了一种新的图池化方式，该池化方式是基于自注意力机制来计算得分，同时考虑了节点特征和图的拓扑结构，能够实现端到端方式学习图的层次表示。一

咕嘟·2022-11-24 22:31

百度计算机视觉算法工程师岗位秋招面试题分享

Transformer的理解Transformer本身是一个典型的encoder-decoder模型，Encoder端和Decoder端均有6个Block，Encoder端的Block包括两个模块，多头self-attention

julyedu_7·2022-11-24 18:29

Graph Contextualized Self-Attention Network for Session-based Recommendation

GraphContextualizedSelf-AttentionNetworkforSession-basedRecommendation本篇论文主要是在讲图上下文自注意力网络做基于session的推荐，在不使用循环神经网络和卷积神经网络的情况下，自注意网络在各种序列建模任务中取得了显著的成功，然而SAN缺乏存在于相邻项目上的局部依赖性，并限制了其学习序列中上下文表示的能力。本文提出使用图上下文

NSSWTT·2022-11-24 17:36

SPEECH DENOISING IN THE WAVEFORM DOMAIN WITH SELF-ATTENTION

[arXiv:2202.07790v1]Motivation在以前的研究中，尽管波形方法在概念上引人注目，有时在主观评价中更受青睐，但它们在客观评价方面仍然落后于时频方法(例如，PESQ)。本文提出了一种因果语音去噪方法CleanUNet，它是在原始波形上建模。该模型基于编码器-解码器架构，结合多个自注意块来细化其瓶颈表示，这是获得良好效果的关键。该模型通过在波形和多分辨率频谱图上定义的一组损失进

路飞快来找我·2022-11-24 16:40

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

李宏毅2021年机器学习作业4（Self-attention）实验记录

李宏毅2021年机器学习作业4学习笔记前言一、问题描述二、实验过程2.1跑助教提供的2.2多头注意力2.3加深transformerencoderlayer2.4Conformer2.5后续优化方案三、总结前言声明：本文参考了李宏毅机器学习2021年作业例程，开发平台是kagglenotebook。一、问题描述识别出声音信号是哪个人说的，实质是一个classification问题。B站作业讲解视频

DogDog_Shuai·2022-11-24 16:34

自注意力机制和全连接的图卷积网络(GCN)有什么区别联系？

首先结论是大部分GCN和Self-attention都属于MessagePass

小白学视觉·2022-11-24 16:04

零基础学习Transformer：multi-head self-attention layer and multi-head attention layer

Multi-HeadAttentionMulti-HeadSelf-Attention单头self-attentionlayer就是由单一的self-attention构成。

Poppy679·2022-11-24 16:03

Attention、Self-Attention和全连接的区别

Self-Attention图解同样也需要对每个特征赋予不同的权重，但是每个特征被赋予的权重和其他的特征有关系。另外，显然看起来这个造型有点像全连接，但还是有区别的。

哼唧哼唧啊哈·2022-11-24 16:56

自注意力和位置编码（含pytorch代码）

目录自注意力和位置编码自注意力位置编码绝对位置信息相对位置信息代码实现导入模块自注意力位置编码自注意力和位置编码自注意力自注意力池化层将xi当作key,value,query来对序列特征得到yi与CNN、RNN进行比较：最长路径：信息从序列前端的某个位置传递到末端的某个位置的路径self-attention

Unstoppable~~~·2022-11-24 15:00

【BERT】Transformer/BERT/Attention面试问题与答案

2.不考虑多头的原因，self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵（WQ,WK,WVW_Q,W_K,W_VWQ,WK,WV），会有什么问题？

尊新必威·2022-11-24 10:11

ELMO/BERT/Transformer笔记 (备用)

p=1（2）Self-Attention与Transformer：https://www.bilibili.com/video/av89296151?

MachineLP·2022-11-24 10:11

ELMo/GPT/Bert/Attention/Transformer/Self-Attention总结

目录1ELMo（EmbeddingfromLanguageModels）1.1结构1.2评价2OpenAIGPT（GenerativePre-training）2.1Unsupervisedpre-training阶段2.2Finetune阶段2.3模型评价优缺点3Bert（BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers）MaskedLMNex

一枚小码农·2022-11-24 10:10

关于Transformer、BERT的理解

从宏观角度来看，Transformer是一种基于Self-Attention机制的Seq2seq模型（序列模型），是用于机器翻译的，由编码器和解码器组成（自己总结的）。

gailj·2022-11-24 10:04

【pytorch】Vision Transformer实现图像分类+可视化+训练数据保存

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf自注意力（self-attention）相比卷积神经网络和循环神经网络同时具有并行计算和最短的最大路径⻓度这两个优势。

Leonard2021·2022-11-24 09:16

机器学习笔记5-1：Self-Attention

*注:本博客参考李宏毅老师2020年机器学习课程.视频链接目录1网络的输入与输出类型2Self-Attention自注意力机制2.1计算关联度2.2soft-max2.3计算最高关联度2.4矩阵表示2.5Self-Attention的学习2.6进阶：Mutil-HeadSelf-Attention2.7位置编码3Self-Attention的应用3.1[Transformer](https://a

Acetering·2022-11-24 00:37

point transformer笔记

如何在点云中引入注意力机制首先我们知道self-attention最主要的有k,q,v三个值，而点云又自带position，故只需要找出点云的k，q，v，然后按照self-attention的模式来计算重要程度即可

着实是妙啊·2022-11-23 16:01

transformer笔记

attention式子self-attention=softmax(QK)V:attention1=softmax[q(x1)k(x1),q(x1)k(x2),...,q(x1)k(xn)]v(x1,x2

韩信忍蟑螂·2022-11-23 16:30

[2022]李宏毅深度学习与机器学习第四讲（必修）-self-attention

[2022]李宏毅深度学习与机器学习第四讲（必修）-self-attention做笔记的目的输出的类型Self-attention具体实现应用与其他模型的比较self-attentionvsCNNself-attentionvsRNNSelf-attentionforGraphself-attention

走走走，快去看看世界·2022-11-23 15:22

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