self-Attention 第4页

深度学习：cross-attention介绍以及与self-attention的区别

1.Cross-attentionvsSelf-attentionCross-attention的输入来自不同的序列，Self-attention的输入来自同序列，也就是所谓的输入不同，但是除此之外，基本一致

小宋加油啊·2023-09-19 13:26

Transformer 01(自注意机制Self-attention)

一、Self-attention[台大李宏毅]1.1向量序列的输入一个序列作为输入：多个向量输入举例：一个句子：声音信号：图：1.2输出二、Sequencelabeling输入与输出一样多：Sequencelabeling

Darren_pty·2023-09-19 13:23

Transformer在计算机视觉中的应用

Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点，利用self-attention机制实现快速并行。

Daisy丶·2023-09-16 22:24

Transformer Decoder详解

关于Self-Attention、Multi-HeadAttention以及PoisitonalEncoding强烈建议看一下这篇文章：详解Transformer中Self-Attention以及Multi-HeadAttention

思考实践·2023-09-15 03:48

STViT-R 代码阅读记录

一、SwinTransformer1、原理主要思想，将token按区域划分成窗口，只需每个窗口内的token单独进行self-attention。但是不同之间的窗口没有进行交互，为了解决这个问题。

匿名的魔术师·2023-09-14 21:56

Attention is all you need 论文笔记

该论文引入Transformer，主要核心是自注意力机制，自注意力（Self-Attention）机制是一种可以考虑输入序列中所有位置信息的机制。

顺顺不吃竹笋·2023-09-14 09:08

RWKV:一种鱼和熊掌兼得的线性transformer模型

但其中最核心的self-attention机制因为其O(N2)的时间复杂度（二次依赖问题）被诟病。

u013250861·2023-09-12 10:28

李宏毅深度学习self-attentin学习笔记

self-attention一、self-attention的起源二、self-attention网络架构三、multi-headself-attention四、positionalencoding五、

ZEERO~·2023-09-11 10:05

深度学习视觉领域中的attention机制的汇总解读（self-attention、交叉self-attention、ISSA、通道注意、空间注意、位置注意、Efficient Attention等）

self-attention来自nlp的研究中，在深度学习视觉领域有不少新的attention版本，为了解各种attention机制。

万里鹏程转瞬至·2023-09-09 07:11

一些很好的网站或博客链接

NLP实操101(30道NLP考题检验你的NLP实力)：链接中文NLP必知必会30题：链接一个NLP模型综述类的文章：浅析Self-Attention、ELMO、Transformer、BERT、ERNIE

饿了就干饭·2023-09-08 07:46

ChatGLM学习

它是基于自注意力机制（self-attention）的扩展，通过引

银晗·2023-09-07 22:20

又一个轻量级 ViT：Lite Vision Transformer with Enhanced Self-Attention

LiteVisionTransformerwithEnhancedSelf-Attention[pdf]Figure1.MobileCOCOpanopticsegmentation.Themodelneedstorecognize,localize,andsegmentbothobjectsandstuffsatthesametime.Allthemethodshavelessthan5.5Mpa

Phoenixtree_DongZhao·2023-09-06 11:55

【YOLOv8改进】Swin Transformer V2网络结构与YOLOv8相结合

与传统的Transformer网络不同，SwinTransformerV2通过使用窗口化的Self-Attention机制来处理图像，并引入了局部信息交换来减少计算复杂度。

强盛小灵通专卖员·2023-09-06 02:34

超越MobileViT！港中文&三星提出EdgeViT：轻量级视觉Transformer新工作，可与最好的轻量级CNN竞争！...

CompetingLight-weightCNNsonMobileDeviceswithVisionTransformers论文：https://arxiv.org/abs/2205.03436在计算机视觉领域，基于Self-attention

Amusi（CVer）·2023-09-04 09:51

transformer源码

self-attetion计算1.2multi-header机制1.3堆叠多层self-attention，相当于再一次卷积1.4位置信息编码1.5残差连接与归一化归一化（让训练速度更快更稳定），u=0

vcoy·2023-09-04 06:39

深度学习之视频分类项目小记

背景目标：通过多模态内容理解技术，构建视频层级分类体系原技术方案：a.分别用inception-Resnetv2/bert/vggish处理视觉/文本/音频特征，再用netvlad处理时序特征，再用AFM/self-attention

一只帅气的小菜鸡·2023-09-03 14:15

【论文阅读】Pay Attention to MLPs

,BrainTeam泛读：只关注其中cv的论述提出了一个简单的网络架构，gMLP，基于门控的MLPs，并表明它可以像Transformers一样在关键语言和视觉应用中发挥作用提出了一个基于MLP的没有self-attention

挥剑决浮云 -·2023-09-03 00:16

实习面经

特征提取器的区别Attention机制、与Self-Attention的区

大豆油·2023-09-02 15:52

transformer实现词性标注

1、self-attention1.1、self-attention结构图上图是Self-Attention的结构，在计算的时候需要用到矩阵Q(查询),K(键值),V(值)。

TechMasterPlus·2023-08-31 07:09

视觉注意力收集

参考博文：神经网络学习小记录64——Pytorch图像处理中注意力机制的解析与代码详解_pynq注意力机制_Bubbliiiing的博客-CSDN博客【计算机视觉】详解自注意力：Non-local模块与Self-attention

Scabbards_·2023-08-30 09:35

Transform详解

目录1、Transform简介2、Transform结构3、Transformencoder过程4、Attention5、Self-Attention5.1、self-Attention细节描述5.2、

frostjsy·2023-08-27 18:29

36k字从Attention讲解Transformer及其在Vision中的应用（pytorch版）

1.1.1Encoder-Decoder1.1.2查询、键和值1.1.3注意力汇聚：Nadaraya-Watson核回归1.2注意力评分函数1.2.1加性注意力1.2.2缩放点积注意力1.3自注意力（Self-Attention

猛码Memmat·2023-08-25 21:17

笔记：transformer系列

1、和其他网络的比较自注意力机制适合处理长文本，并行度好，在GPU上，CNN和Self-attention性能差不多，在TPU（TensorProcessingUni）效果更好。

博观而约取,厚积而薄发·2023-08-24 22:26

编码器-解码器 | 基于 Transformers 的编码器-解码器模型

此外，建议读者对自注意力(self-attention)架构有一个基本了解，可以阅读JayAlammar的这篇博文复习一下原始transformer模型。本文分4个部分:背景-简要回顾

·2023-08-23 23:34

【学习笔记】李宏毅2021春机器学习课程第4.1节：自注意力机制（一）

Harryline-lx·2023-08-22 17:34

李宏毅机器学习（二）自注意力机制

在图像中我们可以将图像切块（块的划分是自定义的），然后计算块与块之间的关系；这里介绍了self-attention的由来的应用这里有几个问题需要说明：常问的：为什么是用dot-product来获取关系我的理解是

追赶早晨·2023-08-22 17:04

（笔记）李宏毅机器学习——自注意力，多头自注意力

自注意力Self-attention处理vactorsequence，考虑的是整个sequence的信息，并且输入多少个向量得到多少个label：首先是输入向量之间的相关度计算，视频中提到的方法如上，W

一个阴天·2023-08-22 17:34

李宏毅机器学习学习笔记——自注意力机制

self-attention应用场景为什么要使用Self-attention?

jolando·2023-08-22 17:33

台大李宏毅自注意力机制和Transformer详解

【李宏毅机器学习2021】自注意力机制(Self-attention)(上)_哔哩哔哩_bilibili本文只是对self-attention的总结，transformer的总结见台大李宏毅自注意力机制和

溯源006·2023-08-22 17:33

【机器学习】李宏毅——自注意力机制(Self-attention)

前面我们所讲的模型，输入都是一个向量，但有没有可能在某些场景中输入是多个向量，即一个向量集合，并且这些向量的数目并不是固定的呢？这一类的场景包括文字识别、语音识别、图网络等等。那么先来考虑输出的类型，如果对于输入是多个数目不定的向量，可以有以下这几种输出方式：每个向量对应一个输出：输出的数目与输入向量的数目一致，例如下图的词性识别、语调识别、状态识别等等：只有单个输出：这种应用于例如判断一段话的正

FavoriteStar·2023-08-22 17:32

【李宏毅】自注意力机制self-attention

课件网址：【機器學習2021】自注意力機制(Self-attention)(上)-YouTube【機器學習2021】自注意力機制(Self-attention)(下)-YouTube这两章课程主要在讲self-attention

SofiaT·2023-08-22 17:01

Transformer 相关模型的参数量计算

设Transformer模型的层数为N，每个Transformer层主要由self-attention和FeedForward组成。

chencjiajy·2023-08-20 08:15

【论文笔记】Attention is all you need

在阅读本文之前，关于self-attention的详细介绍，比较全面的transformer总结看之前copy的这篇文章。有了self-attention的基础之后再看这篇论文，感觉就容易了。

changreal·2023-08-19 08:51

机器学习&&深度学习——自注意力和位置编码（数学推导+代码实现）

：机器学习&&深度学习——注意力分数（详细数学推导+代码实现）订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助自注意力和位置编码引入自注意力多头注意力基于多头注意力实现自注意力比较CNN、RNN和self-attention

布布要成为最负责的男人·2023-08-18 07:04

机器学习&&深度学习——transformer（机器翻译的再实现）

订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助transformer（机器翻译的再实现）引入模型基于位置的前馈网络残差连接和层规范化为何使用层规范化编码器解码器训练小结引入上一节比较了CNN、RNN和self-attention

布布要成为最负责的男人·2023-08-18 07:30

【视频笔记】解密RWKV线性注意力的进化过程

333.999.0.0&vd_source=21cce77bb69d40a81e0d37999f2da0c2文章目录向量版Self-attentionAFT的线性AttentionRWKV的线性Attention向量版Self-attention

联系丝信·2023-08-16 05:32

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-textcnn

本文目录概念引入摘要大意TextCNN模型的结构正则化手段该模型的超参数研究成果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word2evcglove摘要大意在使用简单的

丰。。·2023-08-16 04:05

Self-Attention、transformer代码、word2vec理论(skip-gram、CNOW)、近似训练（第十三次组会）

@[TOC](Self-Attention、transformer代码、word2vec理论(skip-gram、CNOW)、近似训练（第十三次组会）)Self-Attention相关Transformer

码manba·2023-08-15 22:02

华为开源自研AI框架昇思MindSpore应用案例：基于MindSpore框架的UNet-2D案例实现

环境准备与数据读取三、模型解析Transformer基本原理Attention模块TransformerEncoderViT模型的输入整体构建ViT四、模型训练与推理模型训练模型验证模型推理近些年，随着基于自注意（Self-Attention

Yeats_Liao·2023-08-15 14:24

阅读笔记 PED: DETR for Pedestrian Detection

、牛津大学和悉尼大学image.png摘要主要目标：解决密集场景中目标检测漏检问题主要贡献：提出密集场景中使用密集的queries，然后针对于密集queries的计算负担，设计了decoder中针对于self-attention

熙熙江湖·2023-08-15 07:07

李宏毅-2023春机器学习 ML2023 SPRING-学习笔记：3/3 机器学习基本概念介绍

NewBing,WebGPT,ToolformerBriefIntroductionofDeepLearningGradientDescentBackpropagation卷積神經網路(CNN)自注意力機制(Self-attention

热水过敏·2023-08-14 01:47

Transformer关于Self-Attention及Multi-Head Attention

Transformer关于Self-Attention及Multi-HeadAttention对于RNN模型记忆长度有限且无法并行化，只有计算完t(i)时刻后的数据才能计算t(i+1)时刻的数据。

张嘉烘·2023-08-13 09:12

新的 self-attention 网络结构，Visual Attention Network

随着现在大家把transformer的各种结构玩成花以后，后面也没有出什么比较经典的结构了。然后研究者们就开始挖掘以前的网络结构特点，加上各种技巧提高网络准确度。比如前段时间的ConvNeXt，各种叠技巧最后冲的很好准确度。现在又出来一个新的网络结构：VisualAttentionNetwork。作者提出了一种新的LargeKernelAttention(LKA)模块，以使self-attenti

skyfengye·2023-08-13 09:06

12 Tranformer原理及Python实现

2自注意力机制(self-attention)采用自注意力机制层取代RNN来处理序列，同时

HenrySmale·2023-08-12 15:16

transformer--变形金刚

bert就是无监督训练的transformertransformer:seq2seqmodelwith“self-attention”单向的RNN:在输出b4的时候，已经看了a1~a4在输出b3的时候，

Tingsie·2023-08-12 15:39

Transformer（“变形金刚”）

上一篇博客里面，我们讲解了self-attention机制。而self-attention机制最早是在“AttenionIsAllYourNeed”这篇论文中提出的。

菅田将暉_·2023-08-12 15:09

FlashAttention

FastandMemory-EfficientExactAttentionwithIO-Awareness二、主要方向新型注意力机制三、细化任务一种具有IO感知，且兼具快速、内存高效的新型注意力算法四、论文动机一般对transformer中关键模块self-attention

be_humble·2023-08-12 14:21

（新SOTA）UNETR++：轻量级的、高效、准确的共享权重的3D医学图像分割

然而，self-attention操作具有平方复杂性，这被证明是一个计算瓶颈，特别是在三维医学成像中，输入是

Jorko的浪漫宇宙·2023-08-11 18:25

【Transformer】自注意力机制Self-Attention

这是因为Transformer模型有几个显著的优点：自注意力机制（Self-Attention）：这是Transformer最核心的概念，也是其最大的特点。通过自注意力机制，模型

新一代切糕传承人·2023-08-09 10:26

【NLP】深入浅出全面回顾注意力机制

PyTorch带注意力机制的Encoder-Decoder模型3.Transformer架构回顾3.1Transformer的顶层设计3.2Encoder与Decoder的输入3.3高并发长记忆的实现self-attention

镰刀韭菜·2023-08-09 10:25

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