self-Attention 第5页

【深度学习】Transformer，Self-Attention，Multi-Head Attention

必读文章：https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/117691873论文名：AttentionIsAllYouNeed文章目录1、Self-Attention

XD742971636·2023-08-07 05:16

注意力模块

目前主流的注意力机制可以分为以下三种：通道注意力、空间注意力以及自注意力（Self-attention）通道域旨在显示的建模出不同通道之间的相关性，通过网络学习的方式来自动获取到每个特征通道的重要程度，

暧昧的呆呆猫·2023-08-04 18:58

超通俗理解注意力机制的原理与本质——结合日常生活来理解

计算过程和实现输入编码self-attention总结举例理解加入代码理解三个权重参数问题注意力机制和自注意力机制的差距注意力机制（AttentionMechanism）自注意力机制（Self-AttentionMe

风月ac·2023-08-01 09:31

机器学习：提取问题答案

数据集数据集DRCD+ODSQA先分词，然后tokenize文章长度是不同的，bert的token的长度有限制，一般是512，self-attention的计算量是O(n2)O(n^2)O(n2),所以无法将长的整篇文章送进去处理

uncle_ll·2023-07-30 12:49

transforms

每一个block所做的事情，大概是先输出一段向量，做self-attention，考虑整个seq，然后输出。再将输出输入到全连接层中，最后的输出就是block的输出。在transforms的e

the animal·2023-07-29 14:01

优化transformer

使用transformer而导致的时间长，可能会由于self-attention计算Query和key的值才导致的时间长，也可能会因为feedforward中的计算导致时间长。

the animal·2023-07-29 14:01

【霹雳吧啦Wz】Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention详解

文章目录来源Transformer起源Self-Attention1.求q、k、v2.计算a^(softmax那块)\hat{a}(softmax那块)a^(softmax那块)3.乘V，计算结果Multi-HeadAttention位置编码来源b站视频前天啥也不懂的时候点开来一看，各种模型和公式，直接头大，看完DASOU的视频后，重新来看，串起来了，一下子明白了，霹雳吧啦对细节有了更好的描述。【

爱学习的书文·2023-07-29 11:07

华为开源自研AI框架昇思MindSpore应用案例：Vision Transformer图像分类

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·2023-07-28 02:07

transformer理解

整个多头的self-attention过程单个encoderencoder-decoderencoder中的K和V会传到decoder中的encoder-decoderattention中。

yang_daxia·2023-07-26 11:08

seq2seq、attention、self-attention、transformer、bert

seq2seqseq2seq：输入序列，输出序列，将输入的语言转为一个向量，最后输出再将向量转为语言shortcoming:Thefinalstateisincapableofrememberingalongsequence.即太长了记不住attention用attention可以改进seq2seq中的遗忘问题，大幅提高准确率，但是计算特别大attention会在encoder中的最后阶段s，计算

qq_48566899·2023-07-24 23:58

CV算法之transform中self-attention理解

这篇文章就不去具体分析某个算法，而是侧重于transform的核心：self-attention，自注意力机制到底是什么，怎么计算的。在CV算法当中怎么去更好地理解它。相信所有尝试了解

xuzz_498100208·2023-07-24 22:49

Self-Attention

输入每一个向量都有一个标签（SequenceLabeling）输入一整个序列对应一个标签模型自己决定标签数目（Seq2Seq）一、SequenceLabeling的方法全连接（fully-connected）二、Self-Attention

笔下万码生谋略·2023-07-24 21:41

第54步深度学习图像识别：MLP-Mixer建模（Pytorch）

它的主要特点是完全使用多层感知机（MLP）来处理图像，而不是使用常见的卷积（Convolution）或者自注意力（Self-Attention）机制。

Jet4505·2023-07-24 19:53

attention机制中的注意力图怎么画_注意力机制 | 图卷积多跳注意力机制 | Direct multihop Attention based GNN...

导读：目前GNNs通过利用self-attention机制已经取得较好的效果。

Waiyuet Fung·2023-07-22 15:37

NLP入门：word2vec & self-attention & transformer & diffusion的技术演变

NCU_wander·2023-07-22 15:01

ICLR 2019 | 采用轻量化及动态卷积替代注意力机制

Self-attention是建立语言及图像生成模型的有效机制，其通过比较当前时间步中的各个元素，来决定上下文元素的重要程度。

LC震荡电路·2023-07-22 07:34

Transformer模型

Transformer模型详解本文主要介绍transformer模型的具体实现2107年，Google在论文Attentionisallyouneed提出了transformer模型，其使用self-attention

big_matster·2023-07-15 21:34

Transformer、Bert、GPT简介

MaskedMulti-HeadAttention，Masked的意思是，在做self-attention的时候，这个decoder只会attend到已经产生的sequence(这个se

大力发展生产力--·2023-07-15 21:03

Transformer and Self-attention

一谈到NLP，大家都听说过Transformer，Self-attention这些词汇，以及Attensionisallyouneed这篇论文。

圣颖君·2023-07-15 04:04

Self-Attention && Cross-Attention

transformer的细节到底是怎么样的？Transformer连环18问！4.1从功能角度，TransformerEncoder的核心作用是提取特征，也有使用TransformerDecoder来提取特征。例如，一个人学习跳舞，Encoder是看别人是如何跳舞的，Decoder是将学习到的经验和记忆，展现出来4.2从结构角度，如图5所示，TransformerEncoder=Embedding

牛奶还是纯的好·2023-07-15 00:58

Tansformer-GPT-1,GPT-2,GPT-3,BERT&Instruct-GPT简介

•Transformer模型是Google在2017年提出的一种新型神经网络结构，它以自注意力机制(self-attention)为基础，摒

吴晓Q·2023-07-14 23:08

深入理解NLP中的self-attention机制

https://zhuanlan.zhihu.com/p/96680586https://towardsdatascience.com/illustrated-self-attention-2d627e33b20ahttps://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTc4ODE0Mw==&mid=2247486960&idx=1&sn=1b4b9d7ec7a9f40fa8a

youyuge·2023-06-23 12:18

Transformer

本节主要讲了Self-Attention的原理以及在Transformer上的应用。1.1RNN的缺点RNN的缺点就是无法并行计算参数，就比如要计算b4，就要计算出a1-a4。

keep--learning·2023-06-22 21:50

Day 3 second: Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks

总结self-attention的计算复杂度会呈二次方增长，因此实用性不大本文基于两个外部的、小尺寸的、可学习的，且共享的存储，提出externalattention，可以方便地在现有的流行模型中，替换掉

ttppss·2023-06-19 14:02

一文详解Softmax的性质与Self-Attention初步解析

概述最近研究超平面排列(HyperplaneArrangement)问题的时候，发现ReLU有其缺陷，即举例来说，ReLU无法使用单一的超平面将分离的所有数据，完整的输出，即只会输出半个空间映射的数据，而另一半空间的数据被置为0;ReLU要完整的映射输入空间的所有数据需要至少3个节点才能办到，比如在2维的输入空间上，当只有2个节点时构成的超平面排列将输入空间划分4个区域，其中其中一定有一个区域全部

_pinnacle_·2023-06-19 12:06

简要介绍 | 深度学习中的自注意力机制：原理与挑战

注2："简要介绍"系列的所有创作均使用了AIGC工具辅助深度学习中的自注意力机制：原理与挑战Illustrated:Self-Attention,Astep-by-stepguidetoself-attentionwithillustrationsandcode1

R.X. NLOS·2023-06-19 07:00

初学者：了解GPT

auto-enconde）语言模型自回归（auto-regressive）语言模型基于Transformer的语言模型Transformer进化GPT2概述GPT2详解输入编码多层DecoderDecoder中的Self-Attention

battle不停息·2023-06-18 20:31

文献阅读（52）—— Integration self-attention and convolution

文献阅读（52）——Integrationself-attentionandconvolution文章目录文献阅读（52）——Integrationself-attentionandconvolution先验知识/知识拓展文章结构背景文章方法1.RelatingSelf-AttentionwithConvolution文章结果1.分类2.分割3.物体检测4.消融实验（1）combinationbl

柚子味的羊·2023-06-18 08:35

Multi-headed Self-attention（多头自注意力）机制介绍

对于输入的序列来说，与RNN/LSTM的处理过程不同，Self-attention机制能够并行对进行计算，这大大提高了对特征进行提取（即获得）的速度。

AI生成曾小健·2023-06-16 08:52

LayoutTransformer: Layout Generation and Completion with Self-attention

LayoutTransformer:LayoutGenerationandCompletionwithSelf-attention(Paperreading)KamalGupta,UniversityofMaryland,US,Cited:41,Code,Paper1.前言我们解决了在各种领域中（如图像、移动应用、文档和3D对象）进行场景布局生成的问题。大多数复杂场景，无论是自然场景还是人工设计的

努力学图像处理的小菜·2023-06-12 06:35

Self-Attention 自注意力机制

词向量但是输出的形式却是不唯一的，主要有以下三种：每一个向量对应一个输出(多对多，且一一对应)每个序列只有一个输出(多对一)一个序列对应一个序列(多对多，长度不确定)自注意力机制引入[这里以第一种形式来做说明，什么是self-attention

Charon_HN·2023-06-11 20:09

深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：自注意力（Self-attention）

von Neumann·2023-06-10 20:24

预训练模型 ---- BERT架构

4个小时带你重新认识【BERT+transformer】，详解self-attention，翻遍全网找不到比它更详细的了！！！】

QFIUNE·2023-06-08 17:43

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

·2023-06-07 10:16

仅用自然语言，让ChatGPT输出连贯的长篇小说！苏黎世联邦理工大学提出RecurrentGPT

在某种程度上，这是Transformer模型的固有局限，因为Transformer核心组件self-attention的O(N2)O(N^2)O(N2)复杂度注定让它不能处理太长的输入，也因此不太适合产

夕小瑶·2023-06-07 04:04

代码阅读-deformable DETR （三）

这一篇我们来分析一下将multi-scaledeformableattention取代self-attention的transformer的构造。

熙熙江湖·2023-06-06 23:02

遥感影像变化检测新方法：MLDANets

MultilevelDeformableAttention-AggregatedNetworksforChangeDetectioninBitemporalRemoteSensingImageryMotivation本文指出:（1）当前基于自注意力（Self-attention

深度之眼·2023-04-21 03:55

浅谈Attention与Self-Attention，一起感受注意力之美

浅谈Attention与Self-Attention的前世今生前言 2017年的某一天,Google机器翻译团队发表了《AttentionisAllYouNeed》这篇论文，犹如一道惊雷，Attention

小小的香辛料·2023-04-20 01:31

神经网络/深度学习（二）

Seq2Seq模型Encoder-DecoderAttention机制Self-Attention自注意力机制Transformer摘文不一定和目录相关，但是取自该链接1.Seq2Seq模型详解https

Maann·2023-04-20 01:31

浅谈Attention与Self-Attention的前世今生

目录浅谈Attention与Self-Attention的前世今生前言Attention是什么？广义注意力机制

禅与计算机程序设计艺术·2023-04-19 07:29

【AI绘图学习笔记】self-attention自注意力机制

台大李宏毅21年机器学习课程self-attention和transformer文章目录不同模态的输入和输出SequenceLabelingSelf-attentionMulti-headSelf-attentionPositionalEncodingSelf-attention

milu_ELK·2023-04-17 13:01

【AI绘图学习笔记】transformer

台大李宏毅21年机器学习课程self-attention和transformer文章目录Seq2seq实现原理EncoderDecoderAutoregressive自回归解码器Non-Autoregressive

milu_ELK·2023-04-17 13:58

【MLP】——MLP-Mixer理解

4778377651.思想GoogleViT团队最近刚提出的一种的CV框架，MLP-Mixer使用多层感知机（MLP）来代替传统CNN中的卷积操作（Conv）和Transformer中的自注意力机制（Self-Attention

农夫山泉2号·2023-04-16 20:39

注意力机制之Efficient Multi-Head Self-Attention

论文：lResT:AnEfficientTransformerforVisualRecognition模型示意图：本文解决的主要是SA的两个痛点问题：（1）Self-Attention的计算复杂度和n（

深度学习的学习僧·2023-04-16 13:39

Towards Better Modeling Hierarchical Structure for Self-Attention with Ordered Neurons

2019EMNLPTencentAILabIntroduction结合了SAN和递归神经网络（RNN）优势的混合模型在机器翻译任务上的性能优于两种单独的体系结构。我们可以将传统RNNs替换为OrderedNeuronsLSTM（ON-LSTM）。ON-LSTM通过引入面向语法的归纳偏置，更擅长于对层次结构进行建模，这使RNN可以通过控制神经元的更新频率来执行树状合成。Approch我们将SAN编码

懿想天开_·2023-04-16 10:40

序-Deep Learning 在NLP领域的发展

WordEmbeddingWord2Vec(2013)Glove(2014)RNN改进和拓展LSTM(1997)/GRU(2014)GRU：它把遗忘门和输入门合并成一个更新门Seq2Seq(2014)Attention/Self-Attention

HsuanvaneCHINA·2023-04-14 18:16

计算机视觉中的注意力机制研究

计算机视觉领域的注意力机制主要分为两类：(1)self-attention；(2)scaleattention。这两类注意力从不同的角度进行图片内容理。

nowherespyfly·2023-04-14 13:31

Transformer系列：Shunted self-attention (CVPR2022 oral)

文章地址：https://arxiv.org/abs/2111.151931.MotivationViT的每层特征的感受野大小是相似的，导致无法处理多尺度目标大小的任务。2.Contribution提出SSA，将attentionhead分组，每组负责不同的attentiongranularity，来处理hybrid-scaleattention3.Methods3.1Shuntedtransfo

CV小白升级中·2023-04-13 18:34

《Shunted Transformer: Shunted Self-Attention》CVPR 2022 oral

论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Ren_Shunted_Self-Attention_via_Multi-Scale_Token_Aggregation_CVPR_2022_paper.pdf代码链接：https://github.com/OliverRensu/Shunted-Transformer1.动机视觉

Love向日葵的兮兮子·2023-04-13 18:56

自注意模型和Transformer模型（资料来源百度飞浆）

2.自注意模型（self-attention）：2.1自注意力模型（Self-AttentionModel）

灰太狼家的小鸭子·2023-04-12 16:00

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