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self-attention
基于Transformer实现文本分类(Keras/TensorFlow)
2017年,Google在论文AttentionisAllyouneed中提出了Transformer模型,其使用
Self-Attention
结构取代了在NLP任务中常用的RNN网络结构。
白马负金羁
·
2023-02-17 21:55
自然语言处理信息检索
tensorflow
transformer
深度学习
文本分类
Python
UniFormer: Unifying Convolution and
Self-attention
for Visual Recognition
paper链接:https://arxiv.org/abs/2201.09450UniFormer:UnifyingConvolutionandSelf-attentionforVisualRecognition一、引言二、实现细节(一)、LocalMHRA(二)、全局MHR(三)、动态位置嵌入三、框架设计四、实验(一)、图像分类(二)、视频分类(三)、目标检测(三)、语义分割一、引言虽然CNN可
小小小~
·
2023-02-17 12:35
Transformer
人工智能
深度学习
计算机视觉
机器学习:
self-attention
sequence有一个label模型自己决定有多少个label(sequencetosequence)重点介绍每个vector有一个labelsaw词性第一个和第二个不同,但是网络无法识别通过联系上下文解决
self-attention
uncle_ll
·
2023-02-17 12:00
机器学习
attention
Reinforced
Self-Attention
Network: a Hybrid of Hard and Soft Attention for Sequence Modeling
soft-attentionhard-attention优点1、参数少、训练快2、可微分能处理较长的输入序列缺点softmax函数将较小但非零的概率分配给琐碎的元素,这降低了少数真正重要元素的注意力,对于较长的输入序列效果不好1、序列采样耗时较大2、不可微分文章的motivation是将softattention和hardattention结合起来,使其保留二者的优点,同时丢弃二者的缺点。具体地说
哒丑鬼
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2023-02-17 11:27
Transformer-TTS: Neural Speech Synthesis with Transformer Network阅读笔记
第二种是
self-attention
可以将整个序列的全局上下文映射到每个输
进击的小杨人
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2023-02-17 00:11
语音合成TTS
Transformer
transformer-TTS
attention
end2end
TTS
语音合成
LSTM已死,Transformer当立(LSTM is dead. Long Live Transformers! ):下
2017年,Google在论文AttentionisAllyouneed中提出了Transformer模型,其使用
Self-Attention
结构取代了在NLP任务中常用的RNN网络结构。
白马负金羁
·
2023-02-16 22:14
自然语言处理信息检索
transformer
深度学习
自然语言处理
Keras
【深度学习】
Self-attention
在实践中,我们同时计算一组query上的注意力函数,它们被打包成一个矩阵Q。键和值也被打包成矩阵K和V。我们计算输出的矩阵的数学公式如上。1Self-attention上图中a1、a2、a3、a4是sequence中的四个向量,通常是由WordEmbedding生成的vector,b1、b2、b3、b4是通过自注意力机制计算出的结果向量。下面我们以b1的计算过程为例吧。我们要设法找到a1和a2、a
拟 禾
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2023-02-16 21:26
深度学习理论
深度学习
人工智能
神经网络
大数据
transformer
Transformer 中的 masked
self-attention
layer
Transformer中self-attentionlayer中一个optional的mask操作,只在decoder中起作用,翻来翻去也没有找到中文的博文详细提到这个。所以还是在medium上面找个文章抄一下。Note:建议先看李宏毅讲的transformer:B站链接:https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF/?p=23原文链接:https://m
笨蛋白熊
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2023-02-07 00:59
深度学习:
Self-Attention
与Multi-heads Attention详解
深度学习:
Self-Attention
与Multi-headsAttention详解IntroductionSelf-AttentionMulti-HeadAttentionPosition-EncodingIntroductionTransformer
HanZee
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2023-02-06 08:58
深度学习理论
深度学习
自然语言处理
人工智能
Pytorch实战笔记(3)——BERT实现情感分析
本文的架构是第一章详细介绍BERT,其中包括
Self-attention
,Transformer的Encoder,BERT的输入与输出,以及BERT的预训练和微调方式;第二章是核心代码部分。
野指针小李
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2023-02-05 15:18
PyTorch
情感分析
pytorch
bert
自然语言处理
情感分析
【自然语言处理五】Transformer模型
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。
moo611
·
2023-02-05 14:40
transformer
自然语言处理
深度学习
论文推荐:ACMix整合
self-Attention
和Convolution (ACMix)的优点的混合模型
混合模型ACmix将自注意与卷积的整合,同时具有自注意和卷积的优点。这是清华大学、华为和北京人工智能研究院共同发布在2022年CVPR中的论文卷积分解与自注意力卷积分解标准卷积:重写为来自不同内核位置的特征映射的总和:这里的:为了进一步简化公式,使用Shift操作的定义:g(p,q)ij可以改写为:由上得出,标准卷积可以概括为两个阶段:在第一阶段,输入特征从某个位置(p,q)核权重进行线性投影。这
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2023-02-05 11:17
人工智能深度学习注意力神经网络
【AI-NLP】Transformer理论及源码理解
文章目录提出背景总体结构EncoderDecoder细节再探源码阅读主函数部分主模型定义编码器编码层多头自注意力层前馈神经网络层Masked解码器解码层参考资料提出背景改进了RNN的训练慢的缺点,利用
self-attention
CodeSlogan
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2023-02-03 21:33
AI
自然语言处理
transformer
人工智能
Separable
Self-attention
for Mobile Vision Transformers
paper链接:https://arxiv.org/pdf/2206.02680.pdfcode链接:https://github.com/apple/ml-cvnetsSeparableSelf-attentionforMobileVisionTransformers(一)、引言(二)、实现细节(三)、实验(一)、图像分类(二)、语义分割(三)、目标检测(一)、引言移动视觉transformer
小小小~
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2023-02-03 13:43
Transformer
深度学习
人工智能
神经网络
改进YOLOv7系列:当YOLO遇见ACmix结构,自注意力和卷积集成,
Self-Attention
和Convolution的融合,性能高效涨点
统一使用YOLOv7代码框架,结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】、【NMS】、【Loss计算方式】、【自注意力机制】、【数据增强部分】、【标签分配策略】、【激活函数】等各个部分。YOLO系列+ACmix结构结合应用为CSDN芒果汁没
芒果汁没有芒果
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2023-02-03 07:40
目标检测YOLO改进指南
YOLOv7模型改进
算法
python
深度学习
Transformer Net
Transformer优点:是基于self-attetion的,
self-attention
的确有着cnn和lstm都没有的优势,比如比cnn看得更宽更远,比lstm训练更快;重复累加多层multi-headself-attetion
冷落清秋节
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2023-02-03 07:58
神经网络
Transformer-Bert模型学习笔记
红色圈中的部分为Multi-HeadAttention,是由多个
Self-Attention
组成的,可以看到Encoderblock包含一个Multi-HeadAttention,而Decoderb
林桉
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2023-02-02 20:08
图解cross attention
https://vaclavkosar.com/ml/cross-attention-in-transformer-architecture交叉注意力与自我注意力除了输入,cross-attention计算与
self-attention
子燕若水
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2023-02-02 16:42
算法
深度学习算法
机器学习
人工智能
深度学习
Transformer-Attention is all your need论文详读-PartⅢ(Why
Self-Attention
、训练、结果、结论)
⭐原文链接:https://arxiv.org/abs/1706.037624.WhySelf-Attention在本节中,我们将自注意层(self-attentionl)的各个方面与循环层(recurrent)和卷积层(convolutional)进行比较,这些层通常用于映射一个可变长度的符号表示序列到另一个等长序列。例如典型序列转换编码器或解码器中的隐藏层。激发我们使用自注意的动机,我们认为有
蛮有趣的_
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2023-02-01 17:33
深度学习
transformer
深度学习
算法
一种超级简单的
Self-Attention
——keras 实战
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,Attention机制极大的提升了机器翻译模型的性能。attention文本对齐而最近各种花式的Attention机制相继被提出,同时这些Attention机制也不断的刷新着各种NLP
王同学死磕技术
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2023-02-01 09:33
【论文IJCAI】Attention as Relation:Learning Supervised Multi-head
Self-Attention
for Relation Extration
论文链接:https://www.ijcai.org/Proceedings/2020/0524.pdf论文源码:https://github.com/NKU-IIPLab/SMHSA 这是IJCAI2020的联合实体关系抽取论文,也是主要针对实体重叠的三元组识别问题。这篇文章把任务分成3个部分分别处理各自问题进行抽取得到较好结果。Abstract 联合实体和关系提取是许多自然语言处理任务的关
Irving_III
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2023-02-01 08:38
论文
自然语言处理
自然语言处理
深度学习
python
pytorch
自注意力机制
视频链接:第四节2021-自注意力机制(
Self-attention
)(上)_哔哩哔哩_bilibili大多数任务的输入是一个向量,输出是一个标量或者类别。
捂好小马甲
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2023-01-31 20:54
毕业设计
深度学习
人工智能
【李宏毅2021机器学习深度学习——作业4
Self-Attention
】Speaker classification 记录(双过strong baseline)(待改进)
文章目录实验记录(双过strongbaseline)代码理解样例代码ConformerBlock参数设置(照抄)实验bug修改安装comformer库遇到Nomodulenamed问题(jupyterlab使用的环境是python3.7,下载的是envs/python38)改进空间(待改进)参考资料实验记录(双过strongbaseline)增大d_model=512+conformer只修改ba
I"ll carry you
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2023-01-31 18:54
深度学习
机器学习
人工智能
李宏毅机器学习2022春季-第四课和HW4
第四课主要内容是自注意力机制(
self-attention
),是目前自然语音处理、语音处理,甚至是图像处理中使用非常多的网络架构,详细内容见课程视频。
机器学习手艺人
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2023-01-31 18:20
机器学习
人工智能
深度学习
transformer ViT DERT
Transformer中有两种注意力机制,
self-attention
和cross-attention。主要区别是q
bigliu666
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2023-01-31 15:42
深度学习
transformer
算法
Transformer中
self-attention
实现
"""tf版的多头注意力实现仅用来理解下Transformer的实现,不实际生产使用下面代码"""importtensorflowastfdefscaled_dot_product_attention(q,k,v):"""缩放点积注意力"""#QK点积matmul_qk=tf.matmul(q,k,transpose_b=True)#缩放dk=tf.cast(tf.shape(k)[-1],tf.
&永恒的星河&
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2023-01-31 11:16
深度学习
transformer
深度学习
tensorflow
论文阅读笔记:《Point Transformer》-- Hengshuang Zhao等
Transformer:
self-attention
是transformer的核心,发源于NLP领域,已经在NLP、CV领域等大放异彩,其本质就是一个集合操
sijieLee
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2023-01-29 17:53
transformer
深度学习
计算机视觉
2021-03-16(Original GAT和Dot-product,哪种注意力机制更适合图?)
OriginalGAT(GO)虽然借鉴了transformer的思想,但是其注意力交互方式并不是transformer里Dot-product(DP)为基础的
self-attention
,作为两种最常用的注意力机制
thelong的学习日记
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2023-01-28 22:19
各种Sequence
Self-Attention
变形 (加速矩阵运算 且保证全局特征)
人工设计
Self-attention
的N*N矩阵1.LocalAttention/TruncatedAttention2.StrideAttention3.GlobalAttention人工设计SelfAttention
芝士不知世_
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2023-01-28 13:20
深度学习
矩阵
深度学习
人工智能
Transformer中,MHSA(multi-head
self-attention
)中为什么要分多个Head?
结论:模型的表达学习能力增强了输入到MHSA中的数据的shape应该为B×L×Embedding,B是Batch,L是序列长度而在MHSA中,数据的shape会被拆分为多个Head,所以shape会进一步变为:B×L×Head×Little_Embedding以Transformer为例,原始论文中Embedding为512,Head数为8,所以shape在进入MHSA中时,会变为:B×L×8×6
Yunpeng1119
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2023-01-28 09:38
Transformer
transformer
深度学习
人工智能
Transformer的position embedding
transformer模型的
self-attention
层并没有包含位置信息,即一句话中词语在不同的位置时在transformer中是没有区别的。
sherly_大狸子
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2023-01-28 09:16
从Encoder-Decoder到Attention
参考大白话浅谈注意力机制64注意力机制【动手学深度学习v2】Attention机制详解(二)——
Self-Attention
与TransformerEncoder-Decoder架构文本处理和语音识别的
HDU-Dade
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2023-01-28 08:29
DL
深度学习
机器学习
人工智能
Transformer进阶分解之Encoder-Decoder、
Self-Attention
AttentionModel2.1Attention注意力机制简介(一)Attention2.1.1Attention原理2.1.2Attention机制的本质思想2.1.3Attention优缺点(二)
Self-attention
Wabi―sabi
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2023-01-28 08:29
强化学习笔记:
self-attention
+ multi-agent RL(中心化训练)
0前言多智能体系统中有m个智能体,每个智能体有自己的观测()和动作。我们考虑非合作关系的multi-agentRL。如果做中心化训练,需要用到m个状态价值网络或m个动作价值网络由于是非合作关系,m个价值网络有各自的参数,而且它们的输出各不相同。我们首先以状态价值网络v为例讲解神经网络的结构。1不使用自注意力的状态价值网络每个价值网络是一个独立的神经网络,有自己的参数。底层提取特征的卷积网络可以在m
UQI-LIUWJ
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2023-01-28 07:44
强化学习
强化学习
cnn stride and padding_Transformer/CNN/RNN的对比(时间复杂度,序列操作数,最大路径长度)...
每层的时间复杂度minimumnumberofsequentialoperations:最少需要的序列操作数计算效率一个形状为的矩阵,与另一个形状为的矩阵相乘,其运算复杂度来源于乘法操作的次数,时间复杂度为
Self-Attention
weixin_39576104
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2023-01-26 22:44
cnn
stride
and
padding
Transformer中
self-attention
、RNN、CNN的性能对比
论文原文Attentionisallyouneed:https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf输入序列(x1,x2,...,xn)(x_1,x_2,...,x_n)(x1,x2,...,xn)输出序列(z1,z2,...,zn)(z_1,z_2,...,z_n)(z1,z2,...,zn)xi,zi∈Rdx_i,z_i\inR^dxi,zi∈Rdn:序列长度d:表征维
Yolo_C
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2023-01-26 22:09
NLP
算法工程师面试
自然语言处理
self-attention
RNN CNN时间复杂度
的矩阵Q和d×n的矩阵KT相乘的时间复杂度为O(n^2d)n×n的矩阵softamx(Q*KT)和n×d的矩阵V相乘的时间复杂度为O(n^2d)而softmax(n×n)的时间复杂度为O(n^2)所以
self-attention
momo+cc
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2023-01-26 22:38
学习
算法
学习 Visual Transformer
Transformer模型(速度快)使用了
Self-Attention
机制,不采用RNN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。
Superhi
·
2023-01-26 02:54
scale_dot_product_attention and multi_head_attention tf2.x
encoder中的attention叫做
self-attention
,此时QKV分别为这个模块的输入(第一层为词嵌入,第二层及以后为上一次层的输出)分别乘上三个矩阵得到的结果分别为QKV,这三个矩阵是在训练的时候学习
github_元宝
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2023-01-25 22:01
tf
tensorflow
深度学习的Attention机制,看这一篇文章就够了
Attention机制的由来与发展看NLP方向的论文,几乎每篇都能看到
self-attention
、transformer、bert的出现,如果直接去学习这几个模型的话,很容易迷失在各种矩阵操作中,心里会一直有个疑问
小浩弟
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2023-01-24 17:18
Deep
Learning
人工智能
深度学习
自然语言处理
机器学习(四) 卷积神经网络
文章目录一、卷积神经网络(CNN)1.1ImageClassification1.1.1CNN的第一种解释1.1.2CNN的第二种解释1.1.3两种方法的比较1.2池化层(pooling)二、
self-attention
八岁爱玩耍
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2023-01-23 11:37
笔记
深度学习
深度学习
pytorch
神经网络
A Time Delay Neural Network with Shared Weight
Self-Attention
for Small-Footprint Keyword Spotting浅析
文章:ATimeDelayNeuralNetworkwithSharedWeightSelf-AttentionforSmall-FootprintKeywordSpotting中心思想:通过共享自注意力机制的权重,在维持性能不变的情况下,减少模型参数本文的创新点:一是,用前馈神经网络代替在注意力机制中常用的回归神经网络,加速模型计算;二是,自注意力机制中的三个矩阵进行参数共享,减少模型参数文章中
guocehnxi
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2023-01-23 08:21
自注意力(
Self-Attention
)机制浅析
一、自注意力机制概述循环神经网络由于信息传递的容量以及梯度消失问题,实际上也只能建立短距离依赖关系。为了建立长距离的依赖关系,可以增加网络的层数或者使用全连接网络。但是全连接网络无法处理变长的输入序列,另外,不同的输入长度,其连接权重的大小也是不同的。这时,提出了自注意力模型,可以“动态”地生成不同连接的权重。自注意力模型的结构:输入n个,输出也是n个,但是会考虑整个sequence(有conte
dx1313113
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2023-01-23 08:45
深度学习
机器翻译
【转载】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
yepeng2007fei
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2023-01-21 09:34
深度学习
NLP中Transformer模型详解
先从
self-attention
说起:机器翻译,语音辨识我们先说第一种情况:一对一的情况一个很大的window(比如cover整个sequence)会导致参数过多,同时也会过拟合我们现在需要找出一个sequence
滴滴-学生卡
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2023-01-21 08:23
NLP
自然语言处理
transformer
深度学习
Transformer+self-attention超详解(亦个人心得)
来自东北电力大学,机器人工程专业本文仅作学术分享,著作权归属作者,侵删最近刚开始阅读transformer文献感觉有一些晦涩,尤其是关于其中Q、K、V的理解,故在这里记录自己的阅读心得,供于分享交流一、
self-attention
人工智能与算法学习
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2023-01-21 01:23
机器学习
人工智能
深度学习
计算机视觉
大数据
Attention、
self-attention
:从计算、公式的角度详解
参考:这个视频量短而精https://www.youtube.com/watch?v=XhWdv7ghmQQGitHub-wangshusen/DeepLearning以机器翻译、rnn-seq2se2引入attention为例1.attention最早提出attention的是15年的这篇论文在encoder结束之后,output一个全局的s0,这包含了h1...hm的所有信息,同时s0也作为d
ZcsLv_zyq
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2023-01-21 01:51
深度学习
nlp
深度学习
自然语言处理
人工智能
attention机制
零基础入门NLP-Task6 基于深度学习的文本分类3
在对输入序列做词的向量化之后,它们首先流过一个
self-attention
层,该层帮助编码器在它编码单词的时候能够看到输入序列中的其他单词。
布丁咩咩
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2023-01-19 09:21
零基础入门NLP新闻文本分类
计算机视觉CV的进阶路
一些博客(尤其是国外)写的非常用心~在这里码一下:最近接触到深度学习的模型看了一些文章下面链接的顺序由浅入深
self-attention
宝藏博客动画非常清楚https://towardsdatascience.com
weixin_47474778
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2023-01-18 17:32
I
lve
coding
python
deep
learning
computer
vision
2021李宏毅机器学习之
Self-attention
进阶版本multi-head
Self-attention
Multi-headSelf-attention
Self-attention
有一个进阶的版本,叫做Multi-headSelf-attention,Multi-headSelf-attention,其实今天的使用是非常地广泛的
a little cabbage
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2023-01-18 01:07
深度学习
深度学习
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