self-attention

Lecture 4 Sequence as input

在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/1248acfec9604ed8bc5a00faa10456ff.png)自注意力机制(Self-attention)（上）
壁花lhh·2022-11-23 15:17

Transformer

目录一、Self-Attention二、MaskSelf-Attention2.1什么是MaskSelf-Attention2.2为什么要用MaskSelf-Attention三、PositionalEncoding
Michael_Lzy·2022-11-23 08:41

Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding?阅读笔记

实验中对比不同self-attention方案，提出dividedattention，其中时间
给个编制·2022-11-23 07:17

self-attention在图像视觉领域的发展

关于self-attention的基本定义，以及在自然语言处理方向的发展，参考self-attention原理和改进方向。
ifenghao·2022-11-23 03:44

公众号内容拓展学习笔记（2022.4.14）

公众号内容拓展学习笔记（2022.4.14）今日要点CVPR2022｜Self-Attention和CNN的优雅集成！清华大学等提出ACmix，性能速度全面提升！
CV_七少·2022-11-22 15:13

Multi-Head Attention 原理与代码实现

1.Multi-HeadAttention结构2.Multi-HeadAttention计算Multi-HeadAttention是由多个Self-Attention组合形成的。
DonngZH·2022-11-22 08:10

超平实版Pytorch Self-Attention: 参数详解(尤其是mask)(使用nn.MultiheadAttention)

目录Self-Attention的结构图forward输入中的query、key、valueforward的输出实例化一个nn.MultiheadAttention进行forward操作关于maskReferenceSelf-Attention
狗狗狗大王·2022-11-22 08:09

Self-Attention原理、Multi-head Self-Attention原理及Pytorch实现

一、Self-Attention原理下图虚线框内为Self-Attention模块基本功能，输入a1,a2,a3,a4a_1,a_2,a_3,a_4a1,a2,a3,a4，输出b1,b2,b3,b4b_
PuJiang-·2022-11-22 08:29

pytorch 中 多头注意力机制 MultiHeadAttention的代码实现及应用

本文将对ScaledDot-ProductAttention，Multi-headattention，Self-attention，Transformer等概念做一个简要介绍和区分。
m0_46483236·2022-11-22 08:55

Vision Transformer原理及模型学习笔记

VisionTransformer是一种加入了self-attention的SequencetoSequencemodel。它包括特征提取和分类两部分。在特征提取部分，VIT所作的工作就是特征提取。
小顾开心编程·2022-11-22 08:42

浅谈BERT/Transformer模型的压缩与优化加速

并且，相比于卷积操作的局部特征提取能力、以及平移不变性，Self-Attention/Cross-Attention的全局Context信息编码或长时依赖建模能力，能够使图像/视觉模型具备更强的相关性建模能力
PaperWeekly·2022-11-21 23:40

CNN与Transformer的结合-BoTNet

简单学习BoTNet1.简单介绍如今transformer热度较高，越来越多的人都来研究transformer，并将其用于CV领域，下图（出自BoTNet论文）就介绍了当前self-Attention在
无言的等待qwq·2022-11-21 17:47

Transformer入门Transformer和CNN之间的区别

要说是革命性的变革，那显然不是，Transformer和CNN以及RNN等都是机器学习的范畴，要说一点没变，那也不是，Transformer最大的特点，个人理解，是其Self-Attention机制，至于说这个机制是从哪儿得到的启发
MAUM·2022-11-21 17:35

2022.10.30 第6次周报

目录摘要卷积神经网络学习卷积池化完全连接层小节阅读文献主要内容NLP神经结构UnifiedAttention模型RNNsearch的体系结构注意力模型分类Self-Attention模型存在的问题总结总结摘要在这周
轻描淡写ζ·2022-11-21 16:41

【MindSpore易点通】Transformer的注意力机制

Self-Attention（自注意力机制）自注意力机制最初是就是出现在自然语言处理领域的，自注意力模型可以认为在学习一种关系，在Transformer
昇思MindSpore·2022-11-21 14:54

【代码解析】mmaction2: Video Swin Transformer

arxiv.org/abs/2106.13230源码：https://github.com/SwinTransformer/Video-Swin-Transformer1网络结构在DHW三维上构建window进行self-attention
MaxeeoveCR·2022-11-21 12:03

浅谈Self-attention自注意力机制

参考台大李宏毅：机器学习Self-attention的直白解释在sequencelableling问题中，我们会希望模型在输出的时候能够考虑整个序列的全局语义，而传统的全连接网络和卷积却只能同时考虑有限个输入向量
hjc2020·2022-11-21 11:23

【读点论文】Separable Self-attention for Mobile Vision Transformers，通过引入隐变量将Q矩阵和K矩阵的算数复杂度降低成线性复杂度，分步计算注意力。

SeparableSelf-attentionforMobileVisionTransformersAbstract移动视觉transformer(MobileViT)可以在多个移动视觉任务中实现最先进的性能，包括分类和检测。虽然这些模型的参数较少，但与基于卷积神经网络的模型相比，它们具有较高的延迟。MobileViT的主要效率瓶颈是transformer中的多头自我注意(MHA)，相对于令牌(或
羞儿·2022-11-21 10:27

ELSA: Enhanced Local Self-Attention for Vision Transformer增强版局部自注意力模块

摘要：当把Transformer中的LSA替换为DwConv/动态滤波器时仍可取得相近，甚至更优的性能，本文对此进行了深入挖掘并得到了影响LSA性能的两个关键因素，提出了增强版ELSA。挖掘发现：空域注意力的生成与应用是其根因，即相对位置嵌入与近邻滤波器应用是关键因素。基于上述发现，我们采用Hadamard注意力与Ghost头提出了增强版局部自注意力ELSA：Hadamard注意力通过引入Hada
华尔街的幻觉·2022-11-21 10:55

Transformers

目录Attentionseq2seq模型AttentionTransformers流程图组成Self-attention计算流程multi-headattention位置编码残差连接解码器Transformer
Gu_NN·2022-11-21 05:40

TRANSFORMER-TRANSDUCER:END-TO-END SPEECH RECOGNITION WITH SELF-ATTENTION

TRANSFORMER-TRANSDUCER:END-TO-ENDSPEECHRECOGNITIONWITHSELF-ATTENTION1.论文摘要（1）使用VGGNet的因果卷积结合位置信息来对输入进行下采样来保证推理的效率。（2）使用截断自注意力机制来保证transormer的流式处理从而减少计算复杂度。取得了在LibriSPeechtest-clean6.37%的字错率，在testother
pitaojun·2022-11-21 04:10

深度学习之图像分类（十七）-- Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention详解

深度学习之图像分类（十七）Transformer中Self-Attention以及Multi-HeadAttention详解目录深度学习之图像分类（十七）Transformer中Self-Attention
木卯_THU·2022-11-21 03:34

【MindSpore易点通】Transformer的注意力机制

Self-Attention（自注意力机制）自注意力机制最初是就是出现在自然语言处理领域的，自注意力模型可以认为在学习一种关系，在Transformer
xi_xiyu·2022-11-21 03:00

【Transformer 相关理论深入理解】注意力机制、自注意力机制、多头注意力机制、位置编码

目录前言一、注意力机制：Attention二、自注意力机制：Self-Attention三、多头注意力机制：Multi-HeadSelf-Attention四、位置编码：PositionalEncodingReference
满船清梦压星河HK·2022-11-21 02:37

context-aware learning to rank with self-attention

Transformer在美团搜索排序中的实践_美团技术团队-CSDN博客引言美团搜索是美团App连接用户与商家的一种重要方式，而排序策略则是搜索链路的关键环节，对搜索展示效果起着至关重要的效果。目前，美团的搜索排序流程为多层排序，分别是粗排、精排、异构排序等，多层排序的流程主要是为了平衡效果和性能。其中搜索核心精排策略是DNN模型，美团搜索始终贴近业务，并且结合先进技术，从特征、模型结构、优化目标
Kun Li·2022-11-21 02:23

深度学习笔记-self-attention

输入：不确定长度的向量。例如：A.文字处理，不同长度的句子，对词汇的向量表示可采用one-hotEncoding,wordembedding（会存在类形似性），如下图:B.一段声音信号是一排向量，一段长度（25ms）定义为一个window，定义为一个向量即一个frame，一个window右移一点长度(10ms)得到一个新的向量（frame）C.socialnetwork,分子输出：问题：之前确定向
財鸟·2022-11-21 00:47

【Attention】Visual Attention Network

4.3语义分割论文链接：https://arxiv.org/abs/2202.09741代码链接：https://github.com/Visual-Attention-Network一、背景源于NLP的self-attention
呆呆的猫·2022-11-20 22:01

A Survey on Vision Transformer

FormulationofTransformer2.1Self-Attention2.2OtherKeyConceptsinTransformer3.VISIONTRANSFORMER3.1BackboneforRepresentationLearning3.1.1PureTransformer增强局部信息：self-attention
big_hm·2022-11-20 21:32

【ECCV2022】AMixer: Adaptive Weight Mixing for Self-Attention Free Vision Transformers

1、Motivation这个论文来自于清华大学鲁继文老师团队，核心是attention和MLP-mixer思想的结合。建议用2分钟时间学习一下谷歌公司的MLP-Mixer「MLP-Mixer:Anall-MLPArchitectureforVision」CVPR2021VisionTransformer模型最近非常流行，最后也出现了一些以MLP-Mixer为代表的完全由MLP组成的模型（下图展示了
AI前沿理论组@OUC·2022-11-20 12:45

Swin transformer 简单理解

但其原生Self-Attention的计算复杂度问题一直没有得到解决，Self-Attention需要对输入的所有N个token计算[公式]大小的相互关系矩阵，考虑到视觉信息本来就就是二维（图像）甚至三维
mingqian_chu·2022-11-20 12:54

李宏毅2019年新增课程 week 15 transformer 课程笔记

2019年新增课程week15transformer课程笔记RNN和CNN的局限Self-AttentionSelf-attention平行化Multi-headself-attention以2头为例self-attention
didiqiq·2022-11-20 11:38

李宏毅transformer笔记

self-attention输入为：一排向量–wordembedding可以是一段声音讯号、一个图（一个节点）、一个分子（一个原子）输出为：①每个向量都有一个对应的label，输入长度=输出长度例：词性标注
trnbf·2022-11-20 10:19

多头注意力机制及其pytorch实现

本文将对ScaledDot-ProductAttention，Multi-headattention，Self-attention，Transformer等概念做一个简要介绍和区分。
来一碗锅巴洋芋·2022-11-20 07:07

李沐动手学深度学习V2- self-attention自注意力机制

由于查询、键和值来自同一组输入，因此被称为自注意力（self-attention）也被称为内部注意力（intra-attentio
cv_lhp·2022-11-20 03:06

【读点论文】Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers局部和全局注意力进行交互实现新SOTA

FocalSelf-attentionforLocal-GlobalInteractionsinVisionTransformersAbstract本文提出了一种焦点自注意力机制Focal-Self-Attention（FSA），然后基于焦点自注意力机制，提出了一种FocalTransformer。最近，VisionTransformer及其变体在各种计算机视觉任务上表现出了巨大的潜力。通过自我关
羞儿·2022-11-20 00:40

【论文笔记】Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks

论文论文题目：BeyondSelf-attention:ExternalAttentionusingTwoLinearLayersforVisualTasks投递：CVPR2021论文地址：https://arxiv.org/abs/2105.02358项目地址：https://github.com/MenghaoGuo/EANet论文翻译：BeyondSelf-attention:Externa
m0_61899108·2022-11-20 00:23

[论文素材]Background----The Transformer

目录什么是TransformerTransformer结构理解Transformer的优点什么是TransformerTransformer是第一个完全采用self-attention机制，对序列输入数据
weixin_48474362·2022-11-19 19:31

yolov5改进（一） 添加注意力集中机制

台大李宏毅自注意力机制input：vectorsetmuti-head：可能会有不同的联系在图片中的应用:将一个像素上的rgb看作一个vector模型上的应用包括：①self-attentionGAN②DETRCNN和Self-attention
weixin_50862344·2022-11-19 19:31

李宏毅2022ML第四周课程笔记

Self-Attention的具体机理多头注意力机制位置编码CNNvsself-attentionRNN为什么RNN会有奇特的特性为什么rnn很难使用？为什么我们把rnn换成lstm？
梦想的小鱼·2022-11-19 19:57

2020李宏毅学习笔记——18.Transformer：变形金刚

transformer实际上是Seq2seqmodelwith“Self-attention”1.SequencetoSequence1.1首先看一下RNN和CNN的局限RNN输入是一串vectorsequence
是汤圆啊·2022-11-19 13:47

变形金刚Transformer详解

第一个是一个多头self-attention结构。第二个是一个简单的基于点的全连接前向网
思艺妄为·2022-11-19 12:48

Bert源码阅读

不纠结于代码组织形式，而只是梳理下其训练集的生成，训练的self-attention和multi-head的具体实现。
于建民·2022-11-19 12:14

注意力机制（attention）

目录非参注意力自注意力机制（self-attention）多头自注意力机制（Multi-headSelf-attention）PositionEncoding非参注意力给定一组数据（,）,i=1,2..
0基础快速入门整数的读写·2022-11-19 08:51

Transformer架构-self-attention(注意力机制原理)

用self-attention机制来进行并行计算，使用并行，则它的层数可以增加，速度也可以变快，Transformer就是做了并行机制。
dzm1204·2022-11-19 07:55

【深度学习】语义分割:论文阅读：（2021-12）Mask2Former

Masked-attentionMaskTransformerforUniversalImageSegmentation代码：官方-代码代码视频：b站论文讲解笔记参考：翻译版摘要Mask2Former在MaskFormer的基础上，增加了maskedattention机制，另外还调整了decoder部分的self-attention
sky_柘·2022-11-19 07:50

详细介绍Stand-Alone Self-Attention in CV中的公式

Self-AttentionSelf-Attention公式分析相对位置编码相对位置编码公式分析计算量分析卷积层注意力层论文：Stand-AloneSelf-AttentioninVisionModels因为我看这个文章的时候跳过了很多之前self-attention
拒绝省略号·2022-11-19 04:08

一文读懂自注意力机制：8大步骤图解+代码

第一时间送达转自|新智元来源|towardsdatascience作者|RaimiKarim编辑|肖琴【导读】NLP领域最近的快速进展离不开基于Transformer的架构，本文以图解+代码的形式，带领读者完全理解self-attention
小白学视觉·2022-11-19 04:36

pytorch实现自注意力（self-attention）

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassAttention_Layer(nn.Module):#用来实现mask-attentionlayerdef__init__(self,hidden_dim,is_bi_rnn):super(Attention_Layer,self).__init__()self.hidde
六七～·2022-11-19 04:35

self-attention(pytorch 实现)

来源：MEF-GAN:Multi-ExposureImageFusionviaGenerativeAdversarialNetworksclassAttention(nn.Module):def__init__(self,bn=True):super(Attention,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(6,16,kernel_size=3,stride=2
小然_ran·2022-11-19 04:03

对自注意力(self-attention)的理解以及基于pytorch的简易示例

简介自注意力(self-attention)：一个seq2seq的映射运算，具体而言，也就是将输入向量通过映射(或者说某种函数运算)输出对应的结果.向量的维度都为。
neowell·2022-11-19 04:03
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