self-attention 第18页

Self-attention构建的原因：从直觉出发

文章目录一、RNN与CNN的不足1.RNN2.CNN二、attention提出的原因1.想要并行计算的同时考虑整个sentence2.$\alpha$如何得到3.合起来看一下（小总结）三、终极总结先写点无用的：之前大学光玩了，没有好好学习，毕了业才发现自己一无是处。过去的就不提了，从现在开始认真学习，以AI大师为目标，像神奇宝贝中的小智一样争取成为一名优秀的AI训练师。之前没有写博客的习惯，是因为

Skywalker1111·2021-04-06 17:54

5.1注意力机制 Attention is all you need

注意力机制注意力权重向量上下文向量2.1、注意力机制的变体2.1.1硬性注意力2.1.2键值对注意力2.1.3多头注意力2.1.4结构化注意力2.1.5指针网络PointerNetworks的计算3、self-attention

炫云云·2021-04-05 15:27

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows论文阅读

SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows论文阅读摘要介绍相关工作方法整个架构基于self-attention的shiftedwindow

Laughing-q·2021-03-30 17:57

搞懂 Vision Transformer 原理和代码，看这篇技术综述就够了

↑点击蓝字关注极市平台作者丨科技猛兽编辑丨极市平台极市导读本文对VisionTransformer的原理和代码进行了非常全面详细的解读，一切从Self-attention开始、Transformer的实现和代码以及

算法码上来·2021-03-27 12:59

self-attention pytorch实现

AttentionclassAttention(nn.Module):def__init__(self,dim,num_heads=2,qkv_bias=False,qk_scale=None,attn_drop=0.,proj_drop=0.):super().__init__()self.num_heads=num_headshead_dim=dim//num_headsself.scale=

lowl·2021-03-18 17:21

SA-GAN(Self-Attention GAN)学习笔记

在做text2imageGAN时候做文献阅读时看到的SAGAN，这里做一个简要得学习笔记，欢迎纠错讨论。Self-AttentionGenerativeAdversarialNetworks(SAGAN)SAGAN在ImageNet可到达36.8的InceptionScore和18.65的FrechetInceptionDistance。也是BIG-GAN的原型。传统卷积GAN问题：受局部感受野限

dx199771·2021-02-21 01:45

BERT却不懂Transformer？2021

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

starzhou·2021-02-15 08:11

bert结构模型理解

最近看了一篇bert很好讲解的论文，特地转载一下，这里插播一下对于bert的理解bert本质上就是多个Transformer连接在一起，Transformer中的Self-Attention机制改造为相应的

唐僧爱吃唐僧肉·2021-02-07 10:14

Set Transformer原理以及源码解读

Transformer借助Self-attention在顺序数据的处理上取得了巨大的成功，本文旨在处理集合数据（其出发点和PointerNet是一样一样的），并且强调了对于集合的置换不变性。

五月的echo·2021-01-29 19:36

NLP中的tramsformer的整体架构

里面包含好几句话→每句话有许多词⬇⬇⬇⬇2对词进行预处理→周期性的标志(正弦余弦)，独热编码(这一步中，主要是因为NLP模型一般都是人家训练好的，我们调调参就能上)⬇⬇⬇⬇3输入刚刚处理好的词，做N次self-attention

工具晨的日常·2021-01-29 01:20

attention机制中的注意力图怎么画_Attention机制详解（一）——Seq2Seq中的Attention...

（二）抛除RNN的Self-Attention模型以及谷歌的Transformer架构。（三）Attention及Transformer在自然语言处理及图像处理等方面的应用。

比利海灵顿·2021-01-16 11:04

【深度学习】搞懂 Vision Transformer 原理和代码，看这篇技术综述就够了

作者丨科技猛兽编辑丨极市平台导读本文对VisionTransformer的原理和代码进行了非常全面详细的解读，一切从Self-attention开始、Transformer的实现和代码以及Transformer

风度78·2021-01-11 12:45

将预训练模型应用于长文本阅读理解

摘要：基于transformers预训练模型（如BERT、RoBERTa）的表现突出，预训练模型基本作为模型的baseline，但是由于self-attention的矩阵计算时间复杂度为，导致输入长度限制为

桐原因·2021-01-04 15:16

Transformer--Add&Normalize

归一化transformer在进行self-Attention之后会进行一个layerNormalization【将数据统一到固定区间内】其中又分为batchNormalization和layerNormalizationbatchNormalization

湮尘XJ·2021-01-02 17:04

transformer模型_Transformer模型细节理解及Tensorflow实现

Transformer模型使用经典的Encoder-Decoder架构，在特征提取方面抛弃了传统的CNN、RNN，而完全基于Attention机制，在Attention机制上也引入了Self-Attention

weixin_39677203·2020-12-15 16:34

多头注意力机制_拆 Transformer 系列二：Multi- Head Attention 机制详解

拆Transformer系列二：Multi-HeadAttention机制详解在「拆Transformer系列一：Encoder-Decoder模型架构详解」中有简单介绍Attention，Self-Attention

weixin_39845221·2020-12-14 13:15

如何理解transformer的decoder

Transfomer是一个seq2seq模型，关于encoder部分，其实很多教程都将的非常清楚，最推荐的是李宏毅老师的视频，视频讲self-attention讲的非常清楚，但是关于最后的Transformer

打杂算法工程师·2020-12-09 01:08

self-attention原理和改进方向

1.self-attention原理介绍self-attention的概念起源自seq2seq机器翻译模型中的attention，基本思想都是计算不同部分的权重后进行加权求和，最后的效果是对attend

ifenghao·2020-11-26 17:29

multi-head attention之后的操作_从Transformer到Bert（一）： self-attention机制

通过标题Transformers变形金刚，大家应该可以猜到我们今天要讲变形金刚。哦，no，其实是要讲一个非常流行的架构，叫做transformer。由于最近一年，Bert模型非常popular，大部分人都知道Bert，但是确不明白是什么，那么可能你需要先从tranformer了解清楚。Transformer最先用于NLP的问题上，很多任务上实现了SOTA的表现，并且已经运用到很多其他领域。这个系列

weixin_39910824·2020-11-25 17:45

transformer中attention计算方式_Transformer 模型详解

Transformer模型使用了Self-Attention机制，不采用RNN的顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且能够拥有全局信息。

weixin_39546520·2020-11-24 11:24

self-attention实现

cnn中实现attention主要是有SparialDomain和ChannelDomainsoft-attention是可微的，可以通过梯度来实现importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportmathclassSelfAttention(nn.Module):def__init__(self,hidden_size,num_attention

清晨我上马·2020-11-04 15:20

Transformer，bert—t for transformers

关系bert是unsupervise-train的transformertransformer是seq2seqmodelwith“self-attention”RNN：不能并行运算，得到b4之前要先算b3

卢容和·2020-09-27 21:40

NLP入门（4）— Self-attention & Transformer

Self-attention要想认识Transformer，那么先得从它内部最核心的结构说起，也就是这个Self-attention结构。RNN存在的问题前

机计复计机·2020-09-17 14:01

SAGAN(Self-Attention Generative Adversarial Networks)论文解读附自己的理解

Self-AttentionGenerativeAdversarialNetworksTensorFlow代码：https://github.com/taki0112/Self-Attention-GAN-TensorflowPytorch代码（作者源码）：https://github.com/heykeetae/Self-Attention-GAN看论文之前看了两篇比较好的文章:https://

Amberrr-L·2020-09-14 23:38

Adversarial Transfer Learning for Chinese Named Entity Recognition with Self-Attention Mechanism论文笔记

之前毕设是做微博NER的，无意之中翻到了这篇论文，个人感觉这篇文章还是比较有价值的，在此简单介绍一下。论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/D18-1017（ACL2018）code：https://github.com/CPF-NLPR/AT4ChineseNER核心思想这篇文章做的最核心的事情就是标题中提到的这几个事儿：Adversial：对抗文章本身采用

kawhi849·2020-09-12 03:30

【论文导读】ICDM2018｜SASRec---基于自注意力机制的序列推荐（召回）

主要是应用self-attention机制来做一个序列推荐，与上一次分享的BST模型类似，最后部分简单做了个对比，并给出了该模型的复现代码。本文约4.6k字，预计阅读15分钟。

Blank_spaces·2020-09-10 22:23

attention augmented convolutional networks 个人paper整理

本文重点，self-attentionpositionencoding了解self-attention，可以直接跳到位置编码部分架构介绍众所周知

學霖·2020-08-24 04:02

Self-Attention与Transformer

1.由来在Transformer之前，做翻译的时候，一般用基于RNN的Encoder-Decoder模型。从X翻译到Y。但是这种方式是基于RNN模型，存在两个问题。一是RNN存在梯度消失的问题。（LSTM/GRU只是缓解这个问题）二是RNN有时间上的方向性，不能用于并行操作。Transformer摆脱了RNN这种问题。2.Transformer的整体框架输入的x1,x2x_{1},x_{2}x1,

S_ssssssk·2020-08-24 04:48

Self-attention计算方法

三个矩阵首先，Inputs为x1~x4，是一个sequence，每一个Input先通过一个Embedding，乘上一个Matrix得到(a1,a4)，然后放入self-attention在self-attention

Madname·2020-08-24 04:50

Seq2Seq中的Attention和self-attention

Seq2Seq中的Attention和self-attention一、Seq2SeqModel首先介绍Seq2Seq模型，进而引入Attention机制。

我叫龙翔天翼·2020-08-24 04:47

self-attention原理详解

jinjiajia95·2020-08-24 04:46

Attention机制

目录Encoder-Decoder框架Soft-Attention模型Attention机制的本质思想Hard-Attention模型Local-Attention模型静态Attention模型Self-Attention

CQUPT-Wan·2020-08-24 03:14

Transformer详解

Attention（ScaledDot-ProductAttetion）多头Attention（Multi-HeadAttention）Transformer中的Attention嵌入和Softmax位置编码使用Self-Attention

CQUPT-Wan·2020-08-24 03:42

keras 使用 self-attention

self-attention原理keras使用self-attention安装pipinstallkeras-self-attention使用demoimportkerasfromkeras_self_attentionimportSeqSelfAttentionmodel

Autuming·2020-08-24 02:19

self-attention

RNN不容易被平行化，先计算得到b1，再计算得到b2，再b3，再b4Self-attention输入和输出也和RNN一样都是sequence，每一个输出和Bi-RNN一样，都由所有的输入序列得到。但是不同之处在于输出是同时得到的，不需要再按照顺序得到。每一个q和所有k做一次attention得到对应的值。把值经过softmax：得到α^与对应的v相乘，再累加得到b，可以看到b是把所有的输入值都利用

小白的颠覆之路·2020-08-24 01:05

NLP（二十九）一步一步，理解Self-Attention

什么是Self-Attention（自注意力机制）？如果你在想Self-Attention（自注意力机制）是否和Attention（注意力机制）相似，那么答案是肯定

山阴少年·2020-08-24 00:29

Self-Attention概念详解

一、Self-Attention概念详解Self-Attention详解了解了模型大致原理，我们可以详细的看一下究竟Self-Attention结构是怎样的。

fkyyly·2020-08-24 00:59

Self-Attention机制

Self-Attention介绍本文我们来详细介绍Transformer中的self-attention机制，然后再来看看它是如何使用矩阵来实现的。

小小鹏博士·2020-08-23 23:30

CVPR2019行人重识别论文笔记1902.09080：SSA-CNN: Semantic Self-Attention CNN for Pedestrian Detection

原文链接：https://arxiv.org/abs/1902.09080v1摘要：作者提出了通过探索分割结果作为自注意力机制的线索有助于提升识别性能。将语义特征图和卷积特征图合并，为行人识别与分类提供了更多的区分性特征。通过联合学习，作者提出的自注意力机制可以高效的识别行人区域并抑制背景。文章贡献：（1）提出了通过探索分割结果作为自注意力机制的线索有助于提升识别性能。（2）提出了多尺度多任务学习

航母翻了�·2020-08-23 23:38

BERT直观理解

位置向量解决了时序问题（RNN不能并行的执行，只能一个一个的来，但是不一个一个的来，时序即word的先后顺序，怎么处理呢，位置向量就解决了）；Self-Attention解决RNN不能并行的问题，multi-head

lijfrank·2020-08-23 23:01

图文理解自注意力(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，

数学编程·2020-08-23 23:14

Self-Attention & Transformer

第一部分，参照Hong-yiLeeyoutube视频，记录背景知识和attention的计算原理。第二部分，按照论文《Attentionisallyourneed》的结构，描述怎么利用第一部分的算法，搭建一个transformer。第三部分，个人实现过程中遇到的问题，能解释的都回来补充了，也会穿插在正文里。一、Attention我们知道，rnn不容易并行计算。因为每一个状态依赖于上一个状态生成的隐

w55100·2020-08-23 22:44

一种超级简单的Self-Attention ——keras 实战

作者：王同学死磕技术链接：https://www.jianshu.com/p/0f0c674837e3来源：简书著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。Attention技术在NLP模型中几乎已经成了不可或缺的重要组成部分，最早Attention主要应用在机器翻译中起到了文本对齐的作用，比如下图，Attention矩阵会将法语的LaSyrie和英语的Syrie对齐，At

飞翔的大马哈鱼·2020-08-23 22:39

【关系抽取】《Self-Attention Enhanced CNNs and Collaborative Curriculum Learning for Distantly Supervised》

《Self-AttentionEnhancedCNNsandCollaborativeCurriculumLearningforDistantlySupervisedRelationExtraction》Abstract和往常的远程监督关系抽取差不多，首先说下远程监督的优点，可以省去标注人力物力；缺点就是按照外部知识来进行标注，容易导致标注的关系是错误的，因此作者提出了CCL(collaborat

nlp_xiaobai·2020-08-23 22:44

计算机视觉技术self-attention最新进展

其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。书的购买链接书的勘误，优化，源代码资源Attention注意力，起源于Humanvisualsystem（HVS），个人定义的话，应该类似于外界给一个刺激Stimuli，然后HVS会第一时间产生对应的saliencymap，注意力对应的应该就是这个显著性区域。这其

SIGAI_csdn·2020-08-23 22:55

论文笔记 | SSA-CNN: Semantic Self-Attention CNN for Pedestrian Detection

出处：CVPR2019论文：https://arxiv.org/abs/1902.09080摘要：行人检测在诸如自动驾驶的许多应用中起着重要作用。我们提出了一种方法，将语义分割结果作为自我关注线索进行探索，以显着提高行人检测性能。具体而言，多任务网络被设计为从具有弱框注释的图像数据集联合学习语义分割和行人检测。语义分割特征图与相应的卷积特征图连接，为行人检测和行人分类提供更多的辨别特征。通过联合学

江南小赣·2020-08-23 22:22

tensorflow2.0(Keras)实现seq2seq+Attention模型的对话系统--实战篇（序列生成）

seq2seq+Atttention模型模型详细结构seq2seq模型训练模型预测序列生成的两种方法比较：序列生成任务主要有两种方案实现，一种是传统的seq2seq(lstm+attention)，一种是基于self-attention

huangrs098·2020-08-22 13:45

NLP（二十九）一步一步，理解Self-Attention

什么是Self-Attention（自注意力机制）？如果你在想Self-Attention（自注意力机制）是否和Attention（注意力机制）相似，那么答案是肯定

jclian91·2020-08-21 02:24

NLP（二十九）一步一步，理解Self-Attention

什么是Self-Attention（自注意力机制）？如果你在想Self-Attention（自注意力机制）是否和Attention（注意力机制）相似，那么答案是肯定

jclian91·2020-08-21 01:47

DANet&CCNet

Author:YuZhang两篇文章都是将self-attention机制应用到分割当中，扩大感受野。第二篇文章采用了更巧妙的方法来减少参数。

Cynicsss·2020-08-20 21:18

推荐频道

self-attention

Self-attention构建的原因：从直觉出发

5.1注意力机制 Attention is all you need

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows论文阅读

搞懂 Vision Transformer 原理和代码，看这篇技术综述就够了

self-attention pytorch实现

SA-GAN(Self-Attention GAN)学习笔记

BERT却不懂Transformer？2021

bert结构模型理解

Set Transformer原理以及源码解读

NLP中的tramsformer的整体架构

attention机制中的注意力图怎么画_Attention机制详解（一）——Seq2Seq中的Attention...

【深度学习】搞懂 Vision Transformer 原理和代码，看这篇技术综述就够了

将预训练模型应用于长文本阅读理解

Transformer--Add&Normalize

transformer模型_Transformer模型细节理解及Tensorflow实现

多头注意力机制_拆 Transformer 系列二：Multi- Head Attention 机制详解

如何理解transformer的decoder

self-attention原理和改进方向

multi-head attention之后的操作_从Transformer到Bert（一）： self-attention机制

transformer中attention计算方式_Transformer 模型详解

self-attention实现

Transformer，bert—t for transformers

NLP入门（4）— Self-attention & Transformer

SAGAN(Self-Attention Generative Adversarial Networks)论文解读附自己的理解

Adversarial Transfer Learning for Chinese Named Entity Recognition with Self-Attention Mechanism论文笔记

【论文导读】ICDM2018｜SASRec---基于自注意力机制的序列推荐（召回）

attention augmented convolutional networks 个人paper整理

Self-Attention与Transformer

Self-attention计算方法

Seq2Seq中的Attention和self-attention

self-attention原理详解

Attention机制

Transformer详解

keras 使用 self-attention

self-attention

NLP（二十九）一步一步，理解Self-Attention

Self-Attention概念详解

Self-Attention机制

CVPR2019行人重识别论文笔记1902.09080：SSA-CNN: Semantic Self-Attention CNN for Pedestrian Detection

BERT直观理解

图文理解自注意力(self-attention)

Self-Attention & Transformer

一种超级简单的Self-Attention ——keras 实战

【关系抽取】《Self-Attention Enhanced CNNs and Collaborative Curriculum Learning for Distantly Supervised》

计算机视觉技术self-attention最新进展

论文笔记 | SSA-CNN: Semantic Self-Attention CNN for Pedestrian Detection

tensorflow2.0(Keras)实现seq2seq+Attention模型的对话系统--实战篇（序列生成）

NLP（二十九）一步一步，理解Self-Attention

NLP（二十九）一步一步，理解Self-Attention

DANet&CCNet