self-attention 第20页

自然语言处理中的自注意力机制（Self-attention Mechanism）【转载】

原文：https://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/8638283.html 近年来，注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中，之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结（可见http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html）。随着注意力机制的深入研究，各式各样的att

Chevalier~·2020-07-07 21:47

自注意力机制（Self-Attention）的基本知识

这里我们关注的是基本的Self-Attention机制是如何工作的，这是Transformers模型的第一层。

deephub·2020-07-06 17:05

注意力机制论文 --- Crop leaf disease recognition based on Self-Attention convolutional neural network

最近找了十几篇神经网络注意力机制的论文大概读了一下。这篇博客记录一下其中一篇，这篇论文大概只看了摘要和方法。本文主要就是识别农作物叶子疾病，因为农作物叶子疾病图片背景复杂并且只有叶子区域会有小的反差。本文采用的就是自注意力卷积神经网络self-attentionconvolutionneuralnetwork(SACNN)，这个SACNN由俩部分的网络组成，一个是base-net，还有一个是SA-

长安不乱·2020-07-06 09:00

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

Evan-yzh·2020-07-06 01:39

深度学习self-attention流程详解（qkv）

一.从InputEmbedding和PositionalEnocding说起1.将原文的所有单词汇总统计频率，删除低频词汇（比如出现次数小于20次的统一定义为’’）；此时总共选出了假设10000个单词，则用数字编号为0~9999，一一对应，定义该对应表为word2num；然后用xaviers方法生成随机矩阵Matrix：10000行N列（10000行是确定的，对应10000个单词，N列自定义，常用

weixin_34009794·2020-07-05 23:47

Keras实现Self-Attention

本文转载自：https://blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/90600028一、Self-Attention概念详解对于self-attention

weixin_30326741·2020-07-05 20:30

【语义分割】【总结】Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation

105850287主要贡献整体结构具体方法实验对比实验1粗分割的监督对比实验2像素-区域关系方法Double-attentionACFNet实验3多尺度上下文方法PPMASPP对比实验4关系上下文方法Self-Attention

纳豆哥哥·2020-07-05 05:52

从词向量到Bert——简单作业题+讲解

（A）Encoder-Decoder（B）Self-Attention（C）

flying_1314·2020-07-04 15:17

Bert Transformer细节总结

Self-Attention的时间复杂度是怎么计算的？Self-Attention时间复杂度：O(n2d)O(n^2d)O(n2d)，这里，n是序列的长度，d是embedding的维度。

taoqick·2020-07-04 02:15

DFSMN-SAN WITH PERSISTENT MEMORY MODEL FOR AUTOMATIC SPEECH RECOGNITION翻译

摘要self-attention网络（SAN）已被引入自动语音识别（ASR）中，并由于其捕获长期依赖的优秀能力而获得了最先进的性能。

nopSled·2020-07-02 17:02

Self-Attention Generative Adversarial Networks 论文解读

论文地址：https://arxiv.org/abs/1805.08318Iangoodfellow2018年新作，在GAN生成中加入了attention的机制，同时将SNgan的思想引入到生成器当中。传统gan的问题使用小的卷积核很难发现图像中的依赖关系使用大的卷积核就丧失了卷积网络参数与计算的效率attention层详解就是在前一层的featuremaps上加入attention机制，使得ga

zhangyumengs·2020-06-30 14:24

SAGPool - Self-Attention Graph Pooling 图分类图池化方法 ICML 2019

yyl424525·2020-06-30 11:46

BERT基础（二）：Transformer 详解

Transformer中self-attention的详解参考：BERT基础（一）：self_attention自注意力详解在Transformer之前，多数基于神经网络的机器翻译方法依赖于循环神经网络

杨丹的博客·2020-06-30 05:27

BERT基础（三）：BERT与Word2Vec、ELMO的比较与所做改进分析

参考文章：Bert浅析从WordEmbedding到Bert模型——自然语言处理预训练技术发展史关于self-attention与transformer参考之前的博文BERT基础（二）：Transformer

杨丹的博客·2020-06-30 05:27

BERT基础（一）：self_attention自注意力详解

BERT中的主要模型为Transformer，而Transformer的主要模块就是self-attention。为了更好理解bert，就从最基本的self-attention开始。

杨丹的博客·2020-06-30 05:56

Self-attention GAN

SAGAN是基于注意力机制的长期范围的生成模型（这里的长期范围是说能够兼顾更多的视野域）。传统的卷积GAN生成高分辨率细节，以低分辨率特征图中的空间局部点作为方法。【应该是卷积带来的负面影响】SAGAN可以利用所有的特征位置上生成细节。鉴别器可以检查偏远部分的高细节特征是否一致。【这个翻译也是很懵逼】最近的论文都显示了生成条件影响GAN的性能。利用这一点，我们使用了谱归一化，的确能够提高GAN的性

玄猫唐小道·2020-06-30 04:55

[NLP]Attention机制与self-Attention机制

作者：张俊林链接：https://www.zhihu.com/question/68482809/answer/264632289来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型的身影。所以，了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术

急流勇进·2020-06-29 13:43

self-attention和attention区别

在一般任务的Encoder-Decoder框架中，输入Source和输出Target内容是不一样的，比如对于英-中机器翻译来说，Source是英文句子，Target是对应的翻译出的中文句子，Attention机制发生在Target的元素Query和Source中的所有元素之间。-------------------------------------------------------------

丁叔叔·2020-06-29 10:45

自然语言处理中的自注意力机制（Self-attention Mechanism）

自然语言处理中的自注意力机制（Self-attentionMechanism）近年来，注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中，之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结（可见http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html）。随着注意力机制的深入研究，各式各样的attention被研究者们提出。在2

weixin_33751566·2020-06-28 04:28

详解深度学习中“注意力机制”

2.目录Seq2Seq问题所在为”翻译“而生定义注意力机制”家族“概要自注意力机制（Self-Attention）柔性vs刚性注意力全局v

Silence_Dong·2020-06-28 03:12

【NLP】Transformer

Transformerseq2seqmodelwith“self-attention”知名代表--bert一般处理seq2seq容易想到RNN，但RNN的问题是不容易被平行化。于是有人提出用CNN。

YeZzz·2020-06-27 16:00

transformer笔记

speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML19.html0.前置基础RNN:优点:可以获取全局信息缺点:不能并行计算CNN:优点:GPU并行计算缺点:bigram仅能观察到本地信息self-attention

cuixuange·2020-06-27 08:02

AutoInt：使用Multi-head Self-Attention进行自动特征学习的CTR模型

本文首发于知乎专栏https://zhuanlan.zhihu.com/p/53462648简介这篇论文提出使用multi-headselfattention(类似Transformer里的那个)机制来进行自动特征交叉学习以提升CTR预测任务的精度。废话不多说，先看下主要结构。典型的四段式深度学习CTR模型结构：输入，嵌入，特征提取，输出。这里我们重点看下嵌入和特征提取部分核心结构输入和嵌入针对类

浅梦s·2020-06-27 03:15

Self-Attention GAN 中的 self-attention 机制

Self-AttentionGAN中的self-attention机制文章目录Self-AttentionGAN中的self-attention机制1论文简介2Self-Attention3总结4参考文献转载自

最小森林·2020-06-27 02:54

NLP论文笔记 Reinforced Self-Attention Network: a Hybrid of Hard and Soft Attention for Sequence Modeling

论文ReinforcedSelf-AttentionNetwork:aHybridofHardandSoftAttentionforSequenceModelingShen,Tao,etal."ReinforcedSelf-AttentionNetwork:aHybridofHardandSoftAttentionforSequenceModeling."arXivpreprintarXiv:18

莲花法相·2020-06-26 23:16

深度学习中的注意力机制

深度学习中的注意力机制文章目录深度学习中的注意力机制@[toc]前言SequencetoSequenceSequencetoSequence的各种形式AttentionMechanismAttention于机器翻译Self-Attention

蕉叉熵·2020-06-26 13:22

Self-Attention Generative Adversarial Networks解读+部分代码

引言这篇是文章是Iangoodfellow他们的新工作，在GAN中引入Attention。在文章的摘要中作者主要突出了三点。Self-AttentionGenerativeAdversarialNetwork(SAGAN)是一个注意力驱动，长范围关联模型(attention-driven,long-rangedependencymodeling)。传统的GAN在生成高分辨率的细节时，是基于低分辨率

EwanRenton·2020-06-26 11:09

QANet 论文笔记

Inputembeddinglayerwordembeddingcharacterembedding2.Embeddingencoderlayer(1)positionencoding(2)depthwiseseparableconvolutions(3)self-attention

sigmeta·2020-06-26 10:20

基于深度self-attention的字符集语言模型（transformer）论文笔记

论文题目：Character-LevelLanguageModelingwithDeeperSelf-Attention论文地址：https://arxiv.org/abs/1808.04444v1摘要LSTM和其他RNN的变体在字符级别的语言建模方面取得了很好的成功。这些模型一般情况下都会使用反向传播来进行训练，并通常把这些模型的成功归结与RNN结构的长时记忆能力。在本文中，我们将为大家介绍一个

adam-liu·2020-06-25 21:47

Interlaced Sparse Self-Attention for Semantic Segmentation

论文链接：https://arxiv.org/abs/1907.12273本文是语义分割领域的一篇新作，作者运用interlace机制将密集相似矩阵A分解为两个稀疏相似矩阵AL和AS的乘积。该方法在Cityscapes/ADE20K/LIP/PASCALVOC2012/COCO等数据集上与PSPNet/PSANet、以及较新的DANet/CCNet对比，结果表明该网络能够节省大量的内存和计算量，特

众里寻你千百度·2020-06-25 13:14

一文详解self-attention机制在语义分割中的应用（含论文解析）

TableofContents背景Self-AttentionMechanism论文解析DANetCCNetISSA关于1×1卷积的作用：1×1卷积背景语义分割经历多年的发展，提出了FCN、U-Net、SegNet、DeepLab等一大批优秀的语义分割网络。但是FCN等结构限制了局部感受野的范围和短距离上下文信息，传统的深度卷积神经网络主要通过叠加多个卷积来模拟长距离依赖关系。为了捕获长距离的依赖

众里寻你千百度·2020-06-25 13:14

Transformer中的自注意力

中的自注意力参考链接https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/86295971self-attention，其思想和attention类似，但是self-attention

Steve_star·2020-06-25 08:12

BERT的前世今生

别人的总结资源：谷歌官方AI博客:Transformer:ANovelNeuralNetworkArchitectureforLanguageUnderstandingAttention机制详解（二）——Self-Attention

多特多完·2020-06-24 20:00

深度学习在NLP领域的发展之Transformer

这个模型最初是为了提高机器翻译的效率，它的Self-Attention机制和PositionEncoding可以替代RNN。因为RNN是顺序执行的，t时刻没有完成就不能处理t+1时刻，因此很难并行。

Vinsmoke -Hou·2020-06-24 18:36

SA-GAN - Self-Attention Generative Adversarial Networks 论文解读（附代码）

HanZhang,IanGoodfellow,DimitrisMetaxas,AugustusOdena,“Self-AttentionGenerativeAdversarialNetworks”，arXiv:1805.08318作者是RU的HanZhang，并且Goodfellow也署名了。据作者说，本文提交了今年的NIPS18，目前还在审稿中。作者也已经把代码放到Github上了，代码地址。导

mx54039q·2020-06-24 16:21

Transformer-based模型中的位置信息编码

由于transformer中为self-attention，这种正

choose_c·2020-06-22 22:01

TensorFlow 2.0 教程25：Transformer

Transformer的核心思想是self-attention–通过关注序列不同位置的内容获取句子的表示。

aumii44448·2020-06-22 15:04

【GNN】NLNN：self-Attention 的泛化框架

今天学习的是CMU和Facebook的同学2017年的工作《Non-localNeuralNetworks》，发表于CVPR18，作者王小龙，导师是何凯明老师，这篇论文的截止目前的引用量有1100多次。这篇论文的应用领域最初是在计算机视觉，作者提出的非局部神经网络（non-localneuralnetwork，NLNN）来捕获深度神经网络的长依赖关系，这种非局部运算是对所有位置特征的加权计算，因此

阿泽的学习笔记·2020-06-21 04:27

网络中的注意力机制－CNN attention

SEnetCBAMGSoP-NetAA-NetECA-Net前言Attention机制就是加权，目前实现形式主要包括三个方面：CNN-Attention(图像)、RNN-Attention(NLP)、self-Attention

IT捕快·2020-06-20 23:05

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anchor-based、非最极大值抑制、one-stage、two-stage），大致了解近两年的SOTA方法（如Faster-RCNN）Transformer：了解Transformer的机制，知道self-attention

郭汪汪·2020-06-18 11:53

BERT系列之self-attention的计算

BERT基于transformer而成，而transformer的一个核心模块便是self-attention，在这里详细介绍一下self-attention及其计算过程；一、Whatisself-attention

cn_boop·2020-05-27 23:28

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·2020-05-07 23:00

Transformer原理和代码详解

这个模型的应用场景是机器翻译，借助Self-Attention机制和PositionEncod

布鲁克泰勒·2020-04-30 14:57

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目录Seq2Seq问题所在为”翻译“而生定义注意力机制”家族“概要自注意力机制（Self-Attention）柔性vs刚性注意力全局vs局部注意力

Aurelius84·2020-04-21 19:00

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绪论视觉注意力机制(一)阐述了视觉应用中的Self-attention机制及其应用——Non-local网络模块；视觉注意力机制(二)主要分析了视觉注意力机制在分类网络中的应用——SENet、CBAM、

棠雪清芬·2020-04-11 20:22

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绪论视觉注意力机制(一)主要关注了视觉应用中的Self-attention机制及其应用——Non-local网络模块，从最开始的了解什么是视觉注意力机制到对自注意力机制的细节把握，再到Non-local

棠雪清芬·2020-04-11 20:59

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绪论在计算机视觉中，注意力机制(attention)旨在让系统学会注意力——能够忽略无关信息而关注重点信息。近几年来，深度学习与视觉注意力机制结合的研究工作，大多数是集中于使用掩码(mask)来形成注意力机制。掩码的原理在于通过另一层新的权重，将图片数据中关键的特征标识出来，通过学习训练，让深度神经网络学到每一张新图片中需要关注的区域，也就形成了注意力。注意力机制一种是软注意力(softatten

棠雪清芬·2020-04-11 17:42

实战级Stand-Alone Self-Attention in CV，快加入到你的trick包吧 | NeurIPS 2019

论文提出stand-aloneself-attentionlayer，并且构建了fullattentionmodel，验证了content-based的相互关系能够作为视觉模型特征提取的主要基底。在图像分类和目标检测实验中，相对于传统的卷积模型，在准确率差不多的情况下，能够大幅减少参数量和计算量，论文的工作有很大的参考意义来源：【晓飞的算法工程笔记】公众号论文:Stand-AloneSelf-A

VincentLee·2020-04-08 11:48

实战级Stand-Alone Self-Attention in CV，快加入到你的trick包吧 | NeurIPS 2019

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晓飞的算法工程笔记·2020-04-07 14:00

ICLR 2020 | 抛开卷积，multi-head self-attention能够表达任何卷积操作

近年来很多研究将nlp中的attention机制融入到视觉的研究中，得到很不错的结果，于是，论文侧重于从理论和实验去验证self-attention可以代替卷积网络独立进行类似卷积的操作，给self-attention

晓飞的算法工程笔记·2020-03-30 11:00

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