self-attention

注意力机制(Attention)原理详解

文章结构1.为什么需要Attention2.Attention的基本原理3.自注意力机制（Self-Attention）4.总结1.为什么需要Attention在了解Attention之前，首先应该了解为什么我们需要注意力机制
Gamma and Beta·2022-10-12 22:26

自注意力机制（self-attention）

B站视频-李宏毅机器学习2021-自注意力机制1.要解决的问题当把输入看成一个向量，输出是数值或者类别。但是如果遇到更复杂的问题呢？假设输入是多个向量，而且数目不固定，要怎么处理呢？总结-自注意力机制要解决的问题是：当神经网络的输入是多个大小不一样的向量，并且可能因为不同向量之间有一定的关系，而在训练时却无法充分发挥这些关系，导致模型训练结果较差。（1）输入vectorsetasinput—向量集
oyou-2021·2022-10-12 22:31

自注意力机制 Self-Attention与Transformer的原理及结构（编码器、解码器的原理及代码实现）

Transformer1.自注意力机制Self-Attention自注意力机制在文本中的应用，主要是通过计算单词间的互相影响，来解决长距离依赖问题。
forthenight996·2022-10-12 22:27

【Attention注意力机制和self-Attention自注意机制】

自然语言处理非常重要的两个模型。当我们在读一句话的时候，首先大脑会记住重要的词汇，把这中方式放入到自然语言处理任务当中，就根据人脑处理信息的方式，提出Attention机制。Attention机制的计算过程注意力机制模型（Attention）：计算过程：第一个过程是根据Q和K计算权重系数，第二个过程根据权重系数对V进行加权求和。第一个阶段，可以引入不同函数和计算机制，根据Q和K，计算两者的相似性和
Cchaofan·2022-10-12 22:50

Attention机制与Self-Attention机制的区别

本文主要讲解Attention机制与Self-Attention机制的区别，默认读者已经了解过Attention、Self-Attention、Transformer、seq2seqmodel。
At_a_lost·2022-10-12 22:50

Transformer：注意力机制（attention）和自注意力机制（self-attention）的学习总结

目录前言1.注意力机制1.1非自主提示和自主提示1.2查询，键和值1.3注意力机制的公式1.3.1平均汇聚1.3.2非参数的注意力汇聚（Nadaraya-Watson核回归）1.3.3带参数的注意力汇聚（Nadaraya-Watson核回归）1.4注意力机制的评分函数（a(query,key)a(query,key)a(query,key)）1.4.1加性注意力1.4.2点积注意力1.5多头注意力
玉堃·2022-10-12 22:49

Transformer详解:基于self-attention的大杀器

Transformer话不多说，先上图，让大家对Transformer的结构有一个直观的认识，方便大家在看我后续的讲解中会更容易理解。好，我们开始，先从encoderside开始。EncoderSide1.Self-Attention我们已经知道在处理sequence数据时，我们最常用到的模型就是RNN，但是RNN有个非常大的问题，就是–Hardtoparallel!什么意思呢？也就是是说，我们使
胡小白的数据科学之路·2022-10-10 09:11

Transformer模型梳理

文章目录1Transformer整体结构2Transformer的输入单词Embedding位置Embedding3Self-Attentin(自注意力机制)Self-Attention结构Q、K、V的计算
vrerain·2022-10-10 09:06

对Transformer中self-attention的理解

self-attention什么是self-attentionMulti--head-attention什么是self-attention首先我们来看一下Transformer架构：对于input输出，
小皮麻花·2022-10-09 11:23

【复盘比赛】SDP 2021@NAACL LongSumm 科学论⽂⻓摘要生成任务 第一名

摘要生成任务第一名前言任务介绍问题描述数据展示模型尝试抽取模型尝试DGCNN抽取模型BertSumm生成模型尝试End2end[PEGASUS+BIGBIRD]PEGASUS：专注于摘要生成的预训练模型BIGBIRD：线性复杂度的self-attention
是算法不是法术·2022-10-05 07:19

Transformer的自注意力计算图示

自注意力机制是Transformer最核心和最难懂的部分，理解了Self-Attention，理解后面的就容易多了。结合图示，记录一下我的推导过程，重点关注矩阵是怎么计算得来的，看起来会比较清晰易懂。
雪地(>^ω^<)·2022-10-01 07:52

通俗理解Transformer（自注意力, self-attention)

谷歌在2017年发表了一篇论文《AttentionIsAllYouNeed》，论文中提出了transformer模型，其核心就是self-attention的架构，这一突破性成果不仅洗遍了NLP的任务，
Hayreen·2022-10-01 07:08

VAN(DWConv+DWDilationConv+PWConv)

1.引言最初自注意力机制（self-attention）的提出是在NLP领域，但是由于其全局特征提取的能力，自注意力机制很快就席卷了CV领域。
山上的小酒馆·2022-09-28 10:10

文献阅读：Linformer: Self-Attention with Linear Complexity

文献阅读：Linformer:Self-AttentionwithLinearComplexity1.问题描述2.核心方法1.vanillaattentionlayer2.attention优化3.分析&证明1.self-attention是低阶的2.linearself-attention效果与vanillaself-attention相仿3.实验1.预训练效果考察2.下游任务效果3.时间优化考
Espresso Macchiato·2022-09-26 09:46

小宋100天秋招上岸 面试问题

EfficientNet额外介绍介绍SEnetLSTM介绍：主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题「1」Faster-RCNNclip多模态大模型简单介绍「1」Faster-RCNN,解析心得如何理解Self-Attention
IIS_Chaser·2022-09-22 22:15

自注意力机制(Self-Attention)

目录一、注意力机制和自注意力机制的区别二、引入自注意力机制的目的三、Self-Attention详解3.1单个输出3.2矩阵形式四、Multi-headSelf-attention五、PositionalEncoding
Michael_Lzy·2022-09-18 09:28

【NLP】self-attention运行原理详解

self-attention是如何运行的？
zkq_1986·2022-09-13 18:40

什么是自注意力机制（Self-attention）

文章目录1.Self-attention的基本概念1.1.Self-attention的单个输出1.2.Self-attention的并行计算1.3.Multi-headSelf-attention1.4.PositionalEncoding2.Self-attentionforImage2.1.Self-attentionv.s.CNN2.2.Self-attentionv.s.RNNRNN网络
蓝鲸鱼BlueWhale·2022-09-13 18:06

self-attention

attention机制主要是为了解决在一句话中让机器学会和人类一样有关注的重点。那么，在NLP中，Attention机制是什么呢？从直觉上来说，与人类的注意力分配过程类似，就是在信息处理过程中，对不同的内容分配不同的注意力权重。下面我们详细看看，在自然语言处理中，注意力机制是怎么实现的。https://mp.weixin.qq.com/s/_rP-0WgqRCyKq5toXLCEvwRNNhard
丁叔叔·2022-09-13 18:35

self-attention机制

self-attention就是一种可以考虑全局信息的机制。相关论文为:attentionisallyouneedself-attention可以和CNN和FC结合
npupengsir·2022-09-13 18:32

Attention注意力机制与self-attention自注意力机制（转载）

原文链接：Attention注意力机制与self-attention自注意力机制-知乎Attention注意力机制与self-attention自注意力机制为什么要因为注意力机制在Attention诞生之前
wxn1487521·2022-09-13 17:58

Self-Attention机制的计算详解

文章目录1.Attention的思想2.Self-Attention计算公式3.Self-Attention的计算实例4.引申4.1Multi-HeadAttention4.2Add&Norm1.Attention的思想Attention注意力的核心目标就是从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息，将注意力放在上面。本质思想就是【从大量信息中】【有选择的筛选出】【少量重要信息】并【聚焦到这些重
陈壮实的编程生活·2022-09-13 17:28

自注意力机制(Self-attention)

自注意力机制(Self-attention)背景最近，学了好多东西，今天看了一下李宏毅老师讲解的自注意力机制，因此在这记录一下，以供日后复习，同时自己学习消化知识也好。
卡伊德·2022-09-13 17:52

自注意力机制超级详解（Self-attention）

Attentioniaallyouneed论文原文仅供自我学习使用Self-attention想要解决的问题：目前input都是一个向量，输出可能是一个数值，一个类别，那么如果输入是一排向量呢，且输入的向量数可以改变的话
思艺妄为·2022-09-13 17:51

【自然语言处理】：自注意力机制(self-attention)原理介绍

一.最常见的self-attention对于自注意力机制而言，我们有的时候会遇到词性分类的任务，比如说给定一句话，我想知道这句话当中每一个单词的词性。
Geeksongs·2022-09-13 17:19

全网最通俗易懂的 Self-Attention自注意力机制 讲解

目录前言非常非常基础的知识键值对（Key-Value）注意力QKV矩阵的意义结语前言因工作需要，不得不再次将Transformer从尘封的记忆中取出。半年前学Transformer的时候只觉得模型好复杂，步骤好复杂，论文读完，想了好几天，感觉还是没有完全搞明白，仅仅是记住了一些专有名词，除了用于吹牛逼其余一无是处，因为内部的机理完全不明白，所以这些名词啊、公式啊转眼就忘。Self-attentio
越来越胖的GuanRunwei·2022-09-13 17:46

递归门控卷积HorNet（gn_conv）阅读笔记

EfficientHigh-OrderSpatialInteractionswithRecursiveGatedConvolutionsECCV2022程序视觉Transformers的最新进展在基于点积self-attention
赫瑟尔·2022-09-12 07:11

Self-Attention：初步理解

Self-Attention的基本结构与计算Attention（注意力）实际上就是权重的另一种应用的称呼，其具体结构与初始输入的content$\vec{x_{1}},\vec{x_{2}},\cdots
车天健·2022-09-11 14:00

三星提出XFormer | 超越MobileViT、DeiT、MobileNet等模型

ViTs可以通过其self-attention机制学习全局表示，但它们通常是heavy-weight的，不适合移动设备。在本文中提出了CrossFeatureAttention(X
Tom Hardy·2022-09-07 10:38

Bert模型

：无监督：预训练有监督：微调BERT的全称是BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers，即双向Transformer的Encoder，144个self-attention
东石有海·2022-09-02 10:06

【论文阅读】Performer | Rethinking Attention With Performers

在NLP领域中，如果输入句子的长度是L，那么Transformer中的self-attention操作对应的时间复杂度和空间复杂度为O(L2)。
一的千分之一·2022-09-01 07:58

vivo前端智能化实践：机器学习在自动网页布局中的应用

作者：vivo互联网前端团队-SuNing在设计稿转网页中运用基于self-attention机制设计的机器学习模型进行设计稿的布局，能够结合dom节点的上下文得出合理的方案。
·2022-08-30 09:24

vivo前端智能化实践：机器学习在自动网页布局中的应用

在设计稿转网页中运用基于self-attention机制设计的机器学习模型进行设计稿的布局，能够结合dom节点的上下文得出合理的方案.
vivo互联网技术·2022-08-30 09:00

2.2 Transformer相关原理-图解transformer

编码器)3.3Self-Attention整体理解3.4Self-Attention的细节计算Query向量，Key向量，Value向量(QKV)计算AttentionScore（注意力分数）使用矩阵计算Self-Attention
Alex好好干饭·2022-08-29 07:08

Transformer 代码+原理

文章目录reference总览详述self-attention为什么要除以dk\sqrt{d_k}dk多头注意力机制feedforword残差连接编码器解码器线性层和softmax输入层为什么要这么设计位置编码
一只小菜狗:D·2022-08-29 07:53

【DL】self-attention

目录1self-attention2Muti-headSelf-attention3self-attention应用于图片4self-attentionVSRNN1self-attention总结：图1-1为由输入I和、、求Query、Key和Value过程的细化。图1-2为由Q和K求AttentionMatrix过程的细化。图1-3为由V和AttentionMatrix求输出O过程的细化。图1-
Jackilina_Stone·2022-08-21 11:02

自注意力和 CNN 的结合 ACmix : On the Integration of Self-Attention and Convolution

OntheIntegrationofSelf-AttentionandConvolutionFigure1.AsketchofACmix.Weexploreacloserrelationshipbetweenconvolutionandself-attentioninthesenseofsharingthesamecomputationoverhead(1×1convolutions),andco
Phoenixtree_DongZhao·2022-08-13 07:03

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

清华大学等提出了一个混合模型ACmix：它既兼顾Self-Attention和Convolution的优点，同时与Convolution或Self-Attention对应的模型相比，具有更小的计算开销。
机器学习社区·2022-08-13 07:20

CVPR 2022 | 清华开源ACmix：自注意力和CNN的融合！性能速度全面提升！

OntheIntegrationofSelf-AttentionandConvolution论文：https://arxiv.org/abs/2111.14556代码（部分已开源）：https://github.com/Panxuran/ACmixConvolution和Self-Attention
Amusi（CVer）·2022-08-13 07:14

清华提出ACmix：自注意力和CNN的融合！性能速度全面提升！

OntheIntegrationofSelf-AttentionandConvolution论文：https://arxiv.org/abs/2111.14556代码（即将开源）：https://github.com/Panxuran/ACmixConvolution和Self-Attention
Amusi（CVer）·2022-08-13 07:14

ACmix 自注意力和卷积集成 On the Integration of Self-Attention and Convolution+

自注意力和卷积自注意力⇆1×1卷积卷积自注意力\overset{1\times1卷积}\leftrightarrows卷积自注意力⇆1×1卷积卷积项目分解阶段1分解阶段2kernel大小为k×k的传统卷积k2k^2k2个单独的1×1卷积然后进行移位和求和操作。自注意力查询、键和值的投影解释为多个1×1卷积然后通过计算注意力权重和聚合值。具有某种相似此阶段占据更多计算卷积(下图为stride=1的情
FakeOccupational·2022-08-13 07:13

Transformer 中 Self-attention 的计算复杂度

在Transformer中，Multi-headattention的计算过程是：MultiHeadAttn(zq,x)=∑m=1MWm[∑k∈ΩkAmqk⋅Wm′xk]\text{MultiHeadAttn}(z_q,\mathbb{x})=\sum_{m=1}^MW_m[\sum_{k\in\Omega_k}A_{mqk}\cdot{W'_m}\mathbb{x}_k]MultiHeadAttn
calvinpaean·2022-08-12 15:38

机器学习笔记（李宏毅 2021/2022）——第四节：self-attention

相关视频2021-self-attention(上)2021-self-attention(下)选修-RNN（上）选修-RNN（下）选修-GNN（上）选修-GNN（下）选修-Unsupervisedlearning:WordEmbedding一、self-attention1.VectorSetasInput从前我们都是输入一个vector，现在有些情况下，我们需要输入一个vectorset。文字
toro180·2022-08-12 07:16

【Transformer专题】一、Attention is All You Need（Transformer）

目录前言一、整体架构二、Transfomer输入2.1、单词Embedding2.2、位置Embedding三、Self-Attention结构3.1、Self-AttentionQKV3.2、Multi-HeadAttention
满船清梦压星河HK·2022-08-01 07:37

层层剖析，让你彻底搞懂Self-Attention、MultiHead-Attention和Masked-Attention的机制和原理

文章目录本文内容一、Self-Attention1.1.为什么要使用Self-Attention1.2.直观的感受下Self-Attention1.3.Self-Attenion是如何考虑上下文的1.4.如何计算相关性分数α\alphaα1.5.将α\alphaα归一化1.6.整合上述内容1.7.向量化1.8.dkd_kdk是什么，为什么要除以dk\sqrt{d_k}dk1.9.代码实战：Pyto
iioSnail·2022-07-20 07:33

什么是self-attention、Multi-Head Attention、Transformer

，目的是从输入输出、以及内部数据流和详细的计算过程角度，去剖析self-attention、Multi-HeadAttention、Transformer的原理。
⊙月·2022-07-20 07:27

Mutli-Head Attention 和 Self-Attention 的区别与联系

最近在阅读论文的过程中接触到了Multi-HeadAttention的结构，脑子里的第一反应是都叫Attention，那Mutli-HeadAttention和Self-Attention之间是什么关系呢
weix1235·2022-07-20 07:55

NLP经典论文：Attention、Self-Attention、Multi-Head Attention、Transformer 笔记

NLP经典论文：Attention、Self-Attention、Multi-HeadAttention、Transformer笔记论文介绍特点模型结构整体结构输入输出Attention结构没有mask
电信保温杯·2022-07-20 07:23

multi-heads attention 机制和代码详解

Self-Attention说下面的句子是我们要翻译的输入句子：”Theanimaldidn’tcrossthestreetbecauseitwastootired”这句话中的“它”指的是什么？
frank_zhaojianbo·2022-07-20 07:46

Self-attention 和Multi-head attention

selfattention:标度点积classScaledDotProductAttention(nn.Module):def__init__(self):super(ScaledDotProductAttention,self).__init__()defforward(self,Q,K,V,attn_mask):scores=torch.matmul(Q,K.transpose(-1,-2))
Bruce-XIAO·2022-07-20 07:40
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