Attention

关于Attention的超详细讲解

文章目录一、动物的视觉注意力二、快速理解Attention思想三、从Encoder-Decoder框架中理解为什么要有Attention机制四、Attention思想步骤五、Self-Attention5.1 Self-Attention的计算步骤5.2 根据代码进一步理解Q、K...

标签： JupyterNotebook

@inproceedings{wiegreffe-pinter-2019-attention, title = "Attention is not not Explanation", author = "Wiegreffe, Sarah and Pinter, Yuval", booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on ...

注意力机制Attention详解

标签：自然语言处理语言模型 Encoder-Decoder

Encoder-Decoder框架，注意力机制Attention，以及self-attention

Attention的基本原理

标签：机器学习深度学习线性代数

简单来说，Attention的目的就是要得到所有query和所有key的相关性矩阵，过程的关键是把两者映射到同一个空间，因此映射矩阵W的选取就十分重要了，在深度学习中，这个W是通过参数更新来实现的。

快速安装flash-attention

标签：人工智能 python

我环境python版本是3.10。

Attention的原理和实现

标签： attention 深度学习算法

Attention的原理和实现目标知道Attention的作用知道Attention的实现机制能够使用代码完成Attention代码的编写 1. Attention的介绍在普通的RNN结构中，Encoder需要把一个句子转化为一个向量，然后在Decoder中...

史上最直白之Attention详解（原理+代码）

标签：深度学习自然语言处理机器学习

Attention机制笔者认为是Transformer模型中最出彩的设计，本文希望可以更好的帮助大家理解Attention机制究竟是如何在模型中起作用的

cnn+lstm+attention对时序数据进行预测

标签： CNN lstm attention CNN_LSTM_attenti 时序数据预测

cnn+lstm+attention对时序数据进行预测博客链接： https://blog.csdn.net/qq_30803353/article/details/121875376 1、摘要本文主要讲解：bilstm-cnn-attention对时序数据进行预测主要思路：对时序数据进行分块，...

Self-Attention与Transformer

标签： attention elf fo for form io lf ns nsf OR orm rm te ten 矩阵词向量

1.由来在Transformer之前，做翻译的时候，一般用基于RNN的...输入的x1,x2x_{1},x_{2}x1,x2，共同经过Self-attention机制后，在Self-attention中实现了信息的交互，分别得到了z1,z2z_{1},z_{2}z1,z2，将z1,z2

【深度学习】Attention、Self-Attention、Multi-Head Attention

标签：深度学习人工智能

Attention、Self-Attention、Multi-Head Attention概念、代码

论文精读--Pay More Attention To Attention

标签：深度学习人工智能知识蒸馏

这里的attention不是transformer那个，作者的attention是指attention map展示了哪些输入对输出的影响更大，理所当然feature map里值大的对输出影响大，所以这个就是模型对这块输入位置的attention。

一文看懂 Attention（本质原理+3大优点+5大类型）

标签： 1024程序员节

Attention 正在被越来越广泛的得到应用。尤其是 BERT 火爆了之后。 Attention 到底有什么特别之处？他的原理和本质是什么？Attention都有哪些类型？本文将详细讲解Attention的方方面面。 Attention 的本质是...

Attention-GRU-3M

标签： Python

论文“具有自适应Attention-GRU模型的品牌级排名系统[C]”的代码。（接受IJCAI 2018）运行命令：python train.py --buckets“ ./data/” --checkpointDir ./log/ --exp debug --m1 1 --m2 0 --m3 1 参数：“ ...

详解Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention

标签： Transformer Self-Attention Multi-Head Atte

原文名称：Attention Is All You Need 原文链接：https://arxiv.org/abs/1706.03762 最近Transformer在CV领域很火，Transformer是2017年Google在Computation and Language上发表的，当时主要是针对自然语言处理领域...

Group Query Attention (GQA) 机制详解以及手动实现计算

标签：自然语言处理深度学习人工智能

Grouped-Query Attention (GQA) 是对 Multi-Head Attention (MHA) 和 Multi-Query Attention (MQA) 的扩展。通过提供计算效率和模型表达能力之间的灵活权衡，实现了查询头的分组。GQA将查询头分成了G个组，每个组...

探索前沿OCR： Attention OCR的Chinese Version

探索前沿OCR： Attention OCR的Chinese Version 项目地址:https://gitcode.com/A-bone1/Attention-ocr-Chinese-Version 项目简介在数字化时代，自动识别并转换图像中的文本（OCR，Optical Character Recognition）...

基于Attention机制的BiLSTM语音情感识别研究与web系统实现

标签：语音情感识别系统基于Attention机制的Bi CNN-LSTM模型 BiLSTM语音识别模型语音情感识别方法平台

Attention-BiLSTM模型结构及所有核心代码： 1.model中实验的模型有BiLSTM、ATT-BiLSTM、CNN-BiLSTM模型； Attention与BiLSTM模型首先Attention机制增强上下文语义信息，并获取更深层次特征，最后通过Softmax进行回归...

Attention Is All You Need

标签：论文PPT

Attention Is All You Need

SMA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention黏菌算法优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量时间序列预测

标签： cnn lstm 算法神经网络

SMA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention黏菌算法优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量时间序列预测

探索创新的机器学习模型：Multi-Scale Attention

探索创新的机器学习模型：Multi-Scale Attention 项目地址:https://gitcode.com/sinAshish/Multi-Scale-Attention 在深度学习的世界里，注意力机制（Attention Mechanism）已成为理解和处理复杂数据的关键技术之一。...

基于BLSTM-Attention神经网络模型的化工事故分类

标签：化工事故新闻特征提取 BLSTM-Attention 文本分类

为了更准确地提取文本特征并提高化工事故分类的准确性，该文提出了一种基于Attention机制的双向LSTM （BLSTM-Attention）神经网络模型对化工新闻文本进行特征提取并实现文本分类.BLSTM-Attention神经网络模型能够...

基于attention+ gru文本分类代码

标签：分类自然语言处理人工智能数据挖掘机器学习

基于attention文本分类代码基于attention文本分类代码基于attention文本分类代码

【无聊问题之】token和attention score的对应关系

标签：机器学习 transformer 神经网络

即每个token都会有4个注意力分数，分别对应于其他4个token。...这是Transformer模型中Self-Attention机制的核心部分。如果输入共有5个token，那么对于任意一个token来说，它会有与其他4个token相对应的4个注意力分数。

coordinate attention怎样加

标签： python 深度学习神经网络

Self-Attention-Keras：自我关注与文本分类

标签： nlp self-attention NaturallanguageprocessingPython

自关注与文本分类本仓库基于自关注机制实现文本分类。...$ python imdb_attention.py 比较结果算法训练时间（每纪元） Val准确率 Val损失所需Epoch数 LSTM 116秒 0.8339 0.3815 2 双向LSTM

各种用于图像分割的Unet模型的实现-Unet，RCNN-Unet，Attention Unet，RCNN-Attention Unet，嵌套Unet-...

标签： Python Deep Learning

各种Unet模型用于图像分割的实现-Unet，RCNN-Unet，注意力Unet，RCNN-Attention Unet，嵌套式Unet细分Unet细分-Pytorch-Nest-of-Unets各种Unet模型用于图像分割的实现UNet- U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络...

local-attention:语言建模的局部窗口注意的实现

标签： Python

安装$ pip install local-attention用法 import torchfrom local_attention import LocalAttentionq = torch . randn ( 8 , 2048 , 64 )k = torch . randn ( 8 , 2048 , 64 )v = torch . randn ( 8 , 2048 , 64 )...

基于torch实现cnn+lstm+attention 模型时间序列预测代码模板通用

标签： cnn lstm 软件/插件模型时间序列

基于torch实现cnn+lstm+attention 模型时间序列预测代码模板通用

axial-attention:实施轴向注意力-有效地处理多维数据

标签： deep-learning pytorch artificial-intelligence attention-mechanism Python

$ pip install axial_attention 用法图像 import torch from axial_attention import AxialAttention img = torch . randn ( 1 , 3 , 256 , 256 ) attn = AxialAttention ( dim = 3 , # embedding dimension

ResNet_Attention:ResNet +注意力

标签： Python

ResNet_Attention（CBAM，SE）官方说明：，所需环境Ubuntu20.04 GTX 1080Ti Python3.7 PyTorch 1.7.0 CUDA10.2 CuDNN7.0使用方法（带有CIFAR10的trian）该模型的主干是ResNet。在我们的培训中，我们使用CIFAR10...

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关于Attention的超详细讲解

attention

注意力机制Attention详解

Attention的基本原理

快速安装flash-attention

Attention的原理和实现

史上最直白之Attention详解（原理+代码）

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Self-Attention与Transformer

【深度学习】Attention、Self-Attention、Multi-Head Attention

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Attention-GRU-3M

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