self-attention

Transformer架构和Transformers 库和Hugging Face

以下是两者的关系及其具体联系：1.Transformer架构背景:Transformer是由Google在2017年提出的革命性架构，基于自注意力机制（Self-Attention），解决了传统RNN和

大哥喝阔落·2025-01-28 04:50

Transformer中的注意力机制：从基础概念到高级变体的全面解析

注意力机制的基础概念核心组件(Query、Key、Value)的详细解释主要的注意力机制变体：自注意力(Self-Attention)多头注意力(Multi-HeadAttention)掩码注意力(MaskedAttention

XianxinMao·2025-01-22 13:48

深度学习Transformer框架

它使用了self-attention机制，可以在序列中不同位置的元素之间建立联系。这使得Transformer在许多NLP任务中取得了最先进的性能。此外，Transfo

Clown爱电脑·2025-01-22 09:16

RWKV-7 与 SamOut 的优势和劣势

RWKV-7的优势超越传统Attention范式RWKV-7引入了WKV机制，取代了传统的self-attention方法，这使得它能够在相同算力消耗下解决attention无法处理的问题。

东方佑·2025-01-19 20:57

Transformer、BERT、GPT、T5、LLM（大语言模型），以及它们在实际行业中的运用

它引入了注意力机制（Self-Attention）

Funhpc_huachen·2024-09-08 17:38

Transformer+目标检测，这一篇入门就够了

VisionTransformerforObjectDetection本文作者：Encoder-Decoder简介：Encoder-Decoder的缺陷：Attention机制：Self-Attention

BIT可达鸭·2024-09-07 21:19

unet各模块内容的理解（包含注意力机制、残差、以及数据维度的变化）

做两次残差和一次自注意力⑤上采样：通道数不变，长宽翻两倍⑥下采样：通道数不变，长宽缩小到原来的一半整个unet模块unet模块的示意图参考的unet代码unet代码attention机制参考内容:超详细图解Self-Attention

云梦之上·2024-09-01 13:57

自己设计一个Transformer模型

Transformer模型在2017年被Google提出，直接基于self-attention结构，不再依赖于RNN、LSTM或者CNN，是一种Seg2Seg模型。

郑不凡·2024-08-31 13:23

MasaCtrl:Tuning-free mutual self-attention control for consistent image synthesis and editing

https://github.com/TencentARC/MasaCtrl/issues/13https://github.com/TencentARC/MasaCtrl/issues/13QuestionaboutMask·Issue#31·TencentARC/MasaCtrl·GitHub

Kun Li·2024-08-30 21:38

深度学习学习经验——变换器（Transformer）

Transformer的核心组件包括自注意力（Self-Attention）和多头注意力（Multi-HeadAttention），这些机制使Tra

Linductor·2024-08-26 19:44

小白看得懂的 Transformer

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。并且Transformer可以增加到非常深的深度，充分

zy_zeros·2024-03-12 18:39

【Transformer】Transformer的简单了解：Positional Encoding、Self-attention、Batch 与 Layer Norm 等

transformer初了解PositionalEncoding（位置编码）Self-attention（自注意力机制）

magic_ll·2024-02-20 16:38

【论文精读】BERT

但上述两种策略都使用从左到右的架构，每个token只能处理self-attention层中的前一个token，这种限制在将基于微调的方法应用于问答等token级任务时可能非

None-D·2024-02-19 12:03

Self-Attention 和 Multi-Head Attention 的区别——附最通俗理解！！

文章目录前言一、简要介绍二、工作流程三、两者对比四、通俗理解前言随着Transformer模型的迅速普及，Self-Attention（自注意力机制）和Multi-HeadAttention（多头注意力机制

JOYCE_Leo16·2024-02-10 06:13

【PSA】《Polarized Self-Attention: Towards High-quality Pixel-wise Regression》

arXiv-2020文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method5Experiments5.1DatasetsandMetrics5.2PSAvs.Baselines5.3SemanticSegmentation5.4AblationStudy6Conclusion（own）1Backgrounda

bryant_meng·2024-02-05 17:24

白话BERT

一个矩阵乘法就做完了，所以是并行的2、multi-head也就是self-attention做了多次，一组QKV是一个特征的表达，用多头提取不同的特征表达将所有的特征表达进行拼接，然后用全连接矩阵进行降维

TtingZh·2024-01-31 07:38

【李宏毅机器学习】Transformer 内容补充

【李宏毅机器学习2021】自注意力机制(Self-attention)(上)_哔哩哔哩_bilibili发现一个奇怪的地方，如果直接看ML/DL的课程的话，有很多都是不完整的。

Karen_Yu_·2024-01-29 08:57

【LLM | 基础知识】自注意力机制 Self-attention [李宏毅机器学习]

⭐引言本文主要参考李宏毅老师对于自注意力机制的讲解内容，但在此基础之上进行了一定的补充和删减，文中大部分插图来源于李宏毅老师的课件。本文的主要目的是梳理清楚自注意力机制的基本原理，理解什么是自注意力机制，不关注代码实现和具体的数学运算。本文尽可能把内容只控制在自注意力机制的基本框架上，不进行过多的相关概念的扩展，以免被其他相关内容转移注意力。1.从“单向量输入”到“多向量输入”在之前的机器学习方法

XMUJason·2024-01-28 11:28

【深度学习】【注意力机制】【自然语言处理】【图像识别】深度学习中的注意力机制详解、self-attention

1、深度学习的输入无论是我们的语言处理、还是图像处理等，我们的输入都可以看作是一个向量。通过Model最终输出结果。这里，我们的vector大小是不会改变的。然而，我们有可能会遇到这样的情况：输入的sequence的长度是不定的怎么处理？比如VectorSetasInput：句子：句子的词数不一定相同。声音信号：经过处理，把一段声音变成向量。图：每个节点转化为向量图：分子结构中的每个原子转化为on

忘却的旋律dw·2024-01-27 13:35

大语言模型推理提速：TensorRT-LLM 高性能推理实践

底层转换器是一组神经网络，这些神经网络由具有self-attention的编码器和解码器组成。编码器和解码器从一系列文本中提取含义，并理解其中的单词和短语之间的关系。

阿里云云原生·2024-01-25 13:00

Python 什么是点积注意力机制；点击注意力机制代码实现；Dot-Product Attention代码实战；超详细代码实现点积注意力

1.点积注意力机制简介点积注意力机制（Dot-ProductAttention）是一种常用的注意力机制之一，通常与Seq2Seq模型中的自注意力（Self-Attention）机制一起使用。

医学小达人·2024-01-24 11:56

Davit 学习笔记（附代码）

这个模型的创新之处在于从两个正交的角度进行self-attention

无妄无望·2024-01-23 22:07

Transform模型

然后将这些词向量输入到多层Transformer网络中，通过自注意力**（self-attention）机制来学习词与词之间的关系，编码其上下文信息，再通过一个前馈网络**经过非线性

东石有海·2024-01-23 03:08

Transform模型详解

Transformer模型详解Encoder与Decoder输入单词Embedding位置Embedding自注意力机制Self-Attention结构Self-Attention的输出Multi-HeadAttentionEncoder

eduics·2024-01-23 03:35

机器学习周报第29周

目录摘要Abstract一、文献阅读1.论文标题2.论文摘要3.论文背景4.论文方案4.1多视角自注意力网络4.2距离感知4.3方向信息4.4短语模式二、self-attention摘要本周学习了多视角自注意力网络

Ramos_zl·2024-01-22 09:10

论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (三)

论文阅读笔记AI篇——Transformer模型理论+实战（三）第三遍阅读（精读）3.1Attention和Self-Attention的区别？3.2Transformer是如何进行堆叠的？

键盘国治理专家·2024-01-20 08:24

大语言模型系列-Transformer

文章目录前言一、Attention二、Transformer结构三、Transformer计算过程1.编码器（Encoder）1）Self-Attention层2）Multi-Head-Attention

学海一叶·2024-01-19 06:40

Graph Attention-Based Forecasting

Transformer利用self-attention机制将输入中的每个单词用其上下文的加权来表示，而GAT则是利用self-attention机制将每个节点用其邻居的加权来表示。

生于忧患_死于安乐·2024-01-19 02:42

注意力机制

self-attention是什么？是自己注意自己吗?QKV又是什么？为什么它们要叫query、key、value，它们有啥关系？

湘溶溶·2024-01-18 10:09

为什么在进行softmax之前需要对attention进行scaled（为什么除以 d_k的平方根）

解释的好：Self-attention中dot-product操作为什么要被缩放-知乎标准正太分布（0均值，1方差的高斯分布）解释1：解释2：这样做是因为对于较大的深度值，点积的大小会增大，从而推动softmax

ytusdc·2024-01-18 04:52

transformer详解

transformer框架基本结构注意力机制注意力评分函数(scoringfunction)自注意力机制（self-attention）maskedself-attention多头注意力（multi-headattention

bulingg·2024-01-18 04:50

Self-Attention

Self-Attention是在Source内部元素或者Target内部元素之间发生的Att

惊雲浅谈天·2024-01-17 03:23

self-attention机制详解

目前，对于我们的network，给定的input大都是一个向量：但是对于更复杂的情况，我们的input是asetofvec:举例：nlp中的句子，对于每个word都是一个wordembedding：图学习中每个节点有一个embedding：那我们的output都是什么样子呢？第一种：输入与输出数量相同，每个embedding都有一个label（sequencelabeling）：第二种：整个输入有

图学习的小张·2024-01-15 21:10

LLM主流框架：Causal Decoder、Prefix Decoder和Encoder-Decoder

transformer中的mask机制CausalDecoderPrefixDecoderEncoderDecoder总结一、transformer中的mask机制在Transformer模型中，mask机制是一种用于在self-attention

TFATS·2024-01-15 17:53

大语言模型LLM的原理，bert、GPT、GLM三者的对比

大语言模型原理、2、演示1：单一文档摘要、3、演示2：多文档+langchain摘要4、演示3：微调训练本地知识库：美食、菜谱大模型....一、大语言模型介绍：主要、技术依赖：transformer架构、主要点：self-attention

金城武555·2024-01-13 10:49

1、理解Transformer：革新自然语言处理的模型

目录一、论文题目二、背景与动机三、卖点与创新四、解决的问题五、具体实现细节0.Transformer架构的主要组件1.注意力、自注意力（Self-Attention）到多头注意力（Multi-HeadAttention

O_meGa·2024-01-12 15:48

2023.12.17周报

目录摘要ABSTRACT一、文献阅读1、题目2、摘要3、网络架构4、文献解读一、Introduction二、创新点三、实验过程四、结论二、Self-Attention一、如何运用自注意力机制？

Nyctophiliaa·2024-01-08 14:34

Conv2Former：一种transformer风格的卷积特征提取方式

一、前言昨天读到了一篇有意思的文章，文章提出通过利用卷积调制操作来简化self-attention。还证明了这种简单的方法可以更好地利用卷积层中嵌套的大核(≥7×7)。

夏天是冰红茶·2024-01-08 07:54

2023/11/5周报

文章目录摘要Abstract文献阅读题目创新点方法框架数据收集和实验设置实验结果Conclusion深度学习Self-attentionSelf-attention的优势Self-attention的原理

user_s1·2024-01-08 06:37

Missing Data Repairs for Traffic Flow With Self-Attention Generative Adversarial Imputation Net

MissingDataRepairsforTrafficFlowWithSelf-AttentionGenerativeAdversarialImputationNet论文地址摘要：随着传感器技术的快速发展，多个空间分布的传感器采集的时间序列数据已广泛应用于不同的研究领域。此类数据的示例包括由温度传感器收集的地理标记温度数据、空气污染物监测数据以及由道路交通传感器收集的交通数据。由于传感器故障、通

llddycidy·2024-01-07 07:02

Transformer 的双向编码器表示 (BERT)

一、说明本文介绍语言句法中，最可能的单词填空在self-attention的表现形式，以及内部原理的介绍。

无水先生·2024-01-07 02:59

卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）对比

我们将比较能够解决上述问题的三种常用方法：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention），从三个维度比较这三种架构：计算复杂度、顺序操作和最大路径长度。

科学禅道·2024-01-06 07:56

2023/12/31周报

文章目录摘要Abstract文献阅读题目引言模型与方法多层感知器神经网络MLPLSTMGRUAE-BiGRU-Swish神经网络实验实验过程评估标准实验结果深度学习Self-attention背景作用实现方式简单

user_s1·2024-01-06 07:25

2024/1/7周报

TemporalRecommendationSequentialRecommendation方法ProblemFormulationInputEmbeddingSelf-AttentionStructureModelTraining实验数据集实验过程实验结果深度学习Self-attention

user_s1·2024-01-06 07:19

Transformer的数学原理是什么?一点思考

自注意力机制（Self-Attention）：自注意力机制是Transformer的核心组成部分，用于计算序列中各个元素之间的相互关系。

人工智能教学实践·2024-01-04 10:33

2021AAAI论文:Non-invasive Self-attention for Side Information Fusion in Sequential Recommendation

作者及单位本文动机近年来，BERT框架被用于处理顺序数据，其核心是它的attention机制。但原始BERT框架的一个限制是它只考虑一个输入源，限制了边信息的利用。例如在推荐系统中，除过物品ID，任何为推荐提供额外有用信息的内容都会影响推荐结果，比如项目相关的边信息，物品本身的价格、生产日期等，还有用户相关的边信息，评分等。现有的方法通常会以Invasive的方式利用边信息，但效果有限。本文将研究

python小白22·2024-01-04 00:16

【深度学习-基础学习】Transformer 笔记

课程链接以及PPT：李宏毅Spring2021ML这篇Blog需要Self-Attention为前置知识。

CarNong_Blog·2024-01-03 18:11

【深度学习-基础学习】Self-Attention 自注意力机制笔记

本篇文章学习总结李宏毅2021Spring课程中关于Self-Attention自注意力机制相关的内容。

CarNong_Blog·2024-01-03 13:15

自注意力机制(self-attention)——考虑全局又聚焦重点

1自注意力机制概述有时候我们期望网络能够看到全局，但是又要聚焦到重点信息上。比如在在做自然语言处理时，句子中的一个词往往不是独立的，和它上下文相关，但是和上下文中不同的词的相关性是不同的，所以我们在处理这个词时，在看到它的上下文的同时也要更加聚焦与它相关性更高的词，这就要用到常说的自注意力机制。比如下面这两幅图，通过自注意力机制处理后，计算出了词间的相关性，可以看到第一个图的it与animal的相

偶尔写一写·2023-12-31 04:29

Self-attention学习笔记（Self Attention、multi-head self attention）

李宏毅机器学习TransformerSelfAttention学习笔记记录一下几个方面的内容1、SelfAttention解决了什么问题2、SelfAttention的实现方法以及网络结构Multi-headSelfAttentionpositionalencoding3、SelfAttention方法的应用4、SelfAttention与CNN以及RNN对比1、SelfAttention解决了什

shuyeah·2023-12-30 16:49

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