Attention - 程序员宅基地

史上最小白之Attention详解

说到attention机制，那可真是太牛逼了。不会attention都不好意思说自己视深度学习从业者，那么今天我们就来一步一步剖析一下这近几年来最火的深度学习模型。 2.Encoder-Decoder 2.1Encoder-Decoder简介 Encoder-...

清华&南开最新「视觉注意力机制Attention」综述论文

标签：视觉注意力机制Attention

注意力机制是深度学习方法的一个重要主题。清华大学计算机图形学团队和南开大学程明明教授团队、卡迪夫大学Ralph R. Martin教授合作，在ArXiv上发布关于计算机视觉中的注意力机制的综述文章[1]。...

30种常见注意力机制论文、解读、使用方法、实现代码整理（Attention）

标签：注意力机制 Attention

30种常见注意力机制论文、解读、使用方法、实现代码整理（Attention）

中文文本分类实战，基于TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM-Attention等模型

标签： FastText textrnn Textcnn Attention 文本分类实战

中文文本分类实战，基于TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attention等模型完整代码数据可直接运行：

Self -Attention、Multi-Head Attention、Cross-Attention

标签：人工智能 cross-attention Self -Attention

Self -Attention是一端的注意力机制。Cross-Attention是两端的注意力机制，然后合起来。

回归预测 | MATLAB实现Attention-LSTM(注意力机制长短期记忆神经网络)多输入单输出（完整源码和数据）

标签：回归预测 LSTM 注意力机制多输入单输出

回归预测 | MATLAB实现Attention-LSTM(注意力机制长短期记忆神经网络)多输入单输出（完整源码和数据）多输入单输出,运行环境MATLAB2020b及以上。

Attention_ocr.pytorch-master.zip

标签： ocr

2021AIWIN 手写体 OCR 识别竞赛总结（任务一），详见文章：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/122563647?spm=1001.2014.3001.5501

An Attention-Based BiLSTM-CRF Model forChinese Clinic NER

标签：深度学习神经网络

An Attention-Based BiLSTM-CRF Model for Chinese Clinic Named Entity Recognition；基于注意力的 BiLSTM-CRF 模型中国门诊病历文本命名实体识别

基于Attention网络预测.rar基于Attention网络预测.rar

标签：网络网络

基于Attention网络实现行车速度预测.rar基于Attention网络预测.rar

TCN-with-attention-master_attention_tcn_attention预测_attention-LS

TCN-with-attention-master_attention_tcn_attention预测_attention-LSTM_TCN预测_源码.zip

TextCNN+Attention.ipynb

标签： emotion classifi

使用TextCNN神经网络以及Attention机制来实现文本的情感分类,该文档只是提供了完整的模型部分,可以根据自己的需要更改数据集等以及数据预处理部分.

基于Keras的attention实战

标签： Keras Attention Python

该代码为基于Keras的attention实战，环境配置： Wn10+CPU i7-6700 、Pycharm 2018、 python 3.6 、、numpy 1.14.5 、Keras 2.0.2 Matplotlib 2.2.2 经过小编亲自调试，可以使用，适合初学者从代码的角度了解...

Attention-PyTorch:注意力机制实践

标签： Python

Attention分享周知瑞@研发中心, Jun 20, 2018（一）深度学习中的直觉3 X 1 and 1 X 3 代替 3 X 3LSTM中的门设计生成对抗网络Attention机制的本质来自于人类视觉注意力机制。人们视觉在感知东西的时候一般不会是一个...

Residual Attention Network for Image Classification相关复现代码

标签： ResidualAttenti 代码复现注意力残差模块

该模型设计的思想就是利用attention机制，在普通ResNet网络中，增加侧分支，侧分支通过一系列的卷积和池化操作，逐渐提取高层特征并增大模型的感受野，前面已经说过高层特征的激活对应位置能够反映attention的区域，...

MATLAB实现LSTM-Attention和LSTM多特征分类预测（完整源码和数据）

标签： matlab lstm LSTM-Attention

MATLAB实现LSTM-Attention和LSTM多特征分类预测（完整源码和数据） 1.LSTM-Attention和LSTM分类预测; 2.Attention-LSTM分类预测,注意力机制Attention-LSTM分类预测; 3.程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆...

bottom-up-attention.pytorch:自下而上的注意力模型的PyTorch重新实现

标签： pytorch bottom-up-attention detectron2 JupyterNotebook

自下而上的注意力该存储库包含基于Caffe的项目的PyTorch重新实现。我们使用作为后端来提供完整的功能，包括培训，测试和特征提取。此外，我们从原始存储库中迁移了经过预训练的基于Caffe的模型，该模型可以提取与...

关于Attention的超详细讲解

标签：机器翻译自然语言处理人工智能

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...

RNN+Attention实现Seq2Seq中英文机器翻译（pytorch）实现

标签： nlp RNN 机器翻译 attention

RNN+Attention实现Seq2Seq中英文机器翻译

NIPS-2017-attention-is-all-you-need-Paper-中文翻译版本.docx

标签： NLP slef-attention attention

Attention is all you need

自注意力机制(Self-Attention)

标签：人工智能深度学习自然语言处理

自注意力机制

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

标签：深度学习自然语言处理人工智能

本文基于李宏毅老师对 Self-Attention 的讲解，进行理解和补充，并结合Pytorch代码，最终目的是使得自己和各位读者更好的理解Self-Attention 李宏毅Self-Attention链接: ...

整洁的视觉效果：Neat（Neural Attention）Vision是一种可视化工具，用于自然语言处理（NLP）任务的深度...

标签： visualization nlp natural-language-processing vuejs deep-learning attention deep-learning-library attention-mechanism text-visualization attention-mechanisms deep-learning-visualization self-attentive-rnn self-attention attention-visualization attention-s

NeAt（Neural Attention）Vision是一种可视化工具，用于自然语言处理（NLP）任务的深度学习模型的注意力机制。产品特点可视化注意力得分，有很多选择。将可视化文件导出为SVG格式。如果要在学术论文中使用可视...

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reasoning_attention:SNLI数据集上注意力模型的非官方实现算法

利用CNN_LSTM_ATTENTION模型对寿命的预测

BiLSTM+Attention实现SemEval-2010 Task 8上的关系抽取（Pytorch）【代码+报告】

【深度学习实战应用案例】时序分析-seq2seq(attention)（代码+数据）.zip

Decoupled Attention Network for Text Recognition——论文解读

A Supervised Multi-Head Self-Attention Network for Nested NE.pdf

Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting

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