attention dot-product luong-style product
gitlab:Restoring PostgreSQL database gitlabhq_production ... ERROR: must be owner of extension pg_trgm
Restoring PostgreSQL database gitlabhq_production ... ERROR: must be owner of extension pg_trgm ERROR: must be owner of extension btree_gist ERROR: mu ......
tf.keras.layers.Attention: Dot-product attention layer, a.k.a. Luong-style attention.
tf.keras.layers.Attention( View source on GitHub ) Dot-product attention layer, a.k.a. Luong-style attention. Inherits From: Layer, Module tf.keras.la ......
Scrum产品负责人（CSPO）认证Scrum Product Owner
课程简介 Scrum是目前运用最为广泛的敏捷开发方法，是一个轻量级的项目管理和产品研发管理框架。产品负责人是Scrum的三个角色之一，产品负责人在Scrum产品开发当中扮演舵手的角色，他决定产品的愿景、路线图以及投资回报，他需要回答为什么做，以及做什么的问题。 在两天的Scrum Product ......
.NET Core 程序实现 Windows 系统 Development、Staging、Production 三种环境的无感部署
.NET Core 程序实现 Windows 系统 Development、Staging、Production 三种环境的无感部署 阅读目录 〇、前言 一、配置文件 二、程序读取配置 1. 配置文件信息读取实现 2. 关于本机测试 三、Windows 服务器配置 四、如何在同一台服务器 部署 两种 ......
Self-attention小小实践
目录公式 1 不带权重的自注意力机制公式 2 带权重的自注意力机制 公式 1 不带权重的自注意力机制 \[Attention(X) = softmax(\frac{X\cdot{X^T}}{\sqrt{dim_X}})\cdot X \]示例程序： import numpy as np emb_di ......
[ABC239Ex] Dice Product 2 题解
原题链接：ABC239Ex。 题意不多赘述。 看到求期望值，我们想到可以用期望 DP。 设 \(dp_{i}\) 表示最终结果大于等于 \(i\) 时的操作次数的期望值。 那么我们可以得到一个基本的状态转移方程：\(dp_{i}=\frac{1}{n} \times \sum_{j=1}^{n}dp ......
Is Attention Better Than Matrix Decomposition?
Is Attention Better Than Matrix Decomposition? * Authors: [[Zhengyang Geng]], [[Meng-Hao Guo]], [[Hongxu Chen]], [[Xia Li]], [[Ke Wei]], [[Zhouchen Li ......
SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation
SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation * Authors: [[Meng-Hao Guo]], [[Cheng-Ze Lu]], [[Qibin Hou]], [[Zhengning ......
CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation
CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation * Authors: [[Zilong Huang]], [[Xinggang Wang]], [[Yunchao Wei]], [[Lichao Huang]], [[Humphrey S ......
Dual Attention Network for Scene Segmentation：双线并行的注意力
Dual Attention Network for Scene Segmentation * Authors: [[Jun Fu]], [[Jing Liu]], [[Haijie Tian]], [[Yong Li]], [[Yongjun Bao]], [[Zhiwei Fang]], [[H ......
Attention Is All You Need
Attention Is All You Need * Authors: [[Ashish Vaswani]], [[Noam Shazeer]], [[Niki Parmar]], [[Jakob Uszkoreit]], [[Llion Jones]], [[Aidan N. Gomez]], ......
Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation 使用了EM算法的注意力
Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation * Authors: [[Xia Li]], [[Zhisheng Zhong]], [[Jianlong Wu]], [[Yibo Yang]], [[Zho ......
CBAM: Convolutional Block Attention Module
CBAM: Convolutional Block Attention Module * Authors: [[Sanghyun Woo]], [[Jongchan Park]], [[Joon-Young Lee]], [[In So Kweon]] doi:https://doi.org/10. ......
PSANet: Point-wise Spatial Attention Network for Scene Parsing双向注意力
PSANet: Point-wise Spatial Attention Network for Scene Parsing * Authors: [[Hengshuang Zhao]], [[Yi Zhang]], [[Shu Liu]], [[Jianping Shi]], [[Chen Cha ......
Object Tracking Network Based on Deformable Attention Mechanism
Object Tracking Network Based on Deformable Attention Mechanism Local library 初读印象 comment:: （DeTrack）采用基于可变形注意力机制的编码器模块和基于自注意力机制的编码器模块相结合的方式进行特征交互。基于 ......
BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention 使用超标记的轻量ViT
alias: Zhu2023a tags: 超标记 注意力 rating: ⭐ share: false ptype: article BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention * Authors: [[Lei Zhu] ......
A Deformable Attention Network for High-Resolution Remote Sensing Images Semantic Segmentation可变形注意力
A Deformable Attention Network for High-Resolution Remote Sensing Images Semantic Segmentation * Authors: [[Renxiang Zuo]], [[Guangyun Zhang]], [[Rong ......
GCGP：Global Context and Geometric Priors for Effective Non-Local Self-Attention加入了上下文信息和几何先验的注意力
Global Context and Geometric Priors for Effective Non-Local Self-Attention * Authors: [[Woo S]] 初读印象 comment:: （GCGP）提出了一个新的关系推理模块，它包含了一个上下文化的对角矩阵和二维相 ......
Fully Attentional Network for Semantic Segmentation：FLANet
Fully Attentional Network for Semantic Segmentation * Authors: [[Qi Song]], [[Jie Li]], [[Chenghong Li]], [[Hao Guo]], [[Rui Huang]] 初读印象 comment:: (F ......
Codeforces Round 891 (Div. 3) F. Sum and Product （数论）
Codeforces Round 891 (Div. 3) F. Sum and Product 思路： 对于x,y：ai+aj=x —> aj=x-ai 因此 ai*(x-ai) = y ——> ai = (x 土 sqr( x^2 - 4y ) ) /2 对应的 ai 就是要的两个值 若两个值不 ......
SAAS Product Edition | Profile
* [Adobe Creative Cloud 常见问题解答 | 中国](https://helpx.adobe.com/cn/creative-cloud/faq-china.html) Adobe 为个人、公司和企业提供不同计划： 对于个人而言，Creative Cloud 摄影计划是目前在中国 ......
Flash-attention 2.3.2 支持 Windows了，但是我的2080ti是不支持的。
不久前Flash-attention 2.3.2 终于支持了 Windows，推荐直接使用大神编译好的whl安装 github.com/bdashore3/flash-attention/releasesstable diffusion webui flash-attention2性能测试 安装环境 ......
【论文解读】System 2 Attention提高大语言模型客观性和事实性
本文简要介绍了论文“System 2 Attention (is something you might need too) ”的相关工作。基于transformer的大语言模型（LLM）中的软注意很容易将上下文中的不相关信息合并到其潜在的表征中，这将对下一token的生成产生不利影响。为了帮助纠正... ......
The Devil Is in the Details: Window-based Attention for Image Compression
目录简介 简介 基于CNN的模型的一个主要缺点是 cNN结构不是为捕捉局部冗余而设计的，尤其是非重复纹理，这严重影响了重建质量。受视觉转换器（ViT）和Swin Transformer最新进展的启发，我们发现将局部感知注意机制与全局相关特征学习相结合可以满足图像压缩的期望。 介绍了一种更简单有效的基 ......
论文笔记: Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach
论文笔记: Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach 中文名称: 属性图聚类：一种深度注意力嵌入方法 论文链接: https://arxiv.org/abs/1906.06532 背景: 图聚类是发现网络 ......
Attention 2015-今
现在attention的热度已经过去了，基本上所有的attention都是transformer的kqv形式的，甚至只要说道attention，默认就是transformer的attention。 为避免遗忘历史，我这里做一个小总结。繁杂的att我就不去了解了，只了解下经典的。 以下以\(h_i\) ......
System 2 Attention：可以提高不同LLM问题的推理能力
推理正在成为大型语言模型(llm)关注的下一个主要领域。尽管llm拥有先进的能力，但大多数llm经常被简单的错误绊倒，显示出他们在推理方面的局限性。这些模型可能会被上下文中的不相关细节所误导，或者受到输入提示中的偏差的影响。而后一种倾向被称为谄媚，也就是说模型会更偏向与输入一致，而不管准确性如何。人 ......
什么是 SAP CRM Middleware Component 里的 PRODUCT_R3_ADAPTER
在SAP CRM系统中，Middleware是一种关键的技术组件，用于在不同的系统之间实现数据交换和集成。Middleware负责确保不同系统之间的数据同步和协作，从而支持企业业务流程的无缝集成。在Middleware的体系结构中，PRODUCT_R3_ADAPTER是一个重要的组件，用于处理与SA ......
SAP CRM 和 ERP 系统之间的主数据同步 - PRODUCT_R3_ADAPTER
SAP CRM 系统中的 Middleware 是一个关键的集成组件，它允许 CRM 系统和其他 SAP 或非 SAP 系统交换和同步数据。Middleware 提供了一种机制，允许在异构系统环境中实现数据和业务过程的一致性。 在这个上下文中，PRODUCT_R3_ADAPTER 是一种特定的 Mi ......
Predicting gene expression from histone modifications with self-attention based neural networks and transfer learning
Predicting gene expression from histone modifications with self-attention based neural networks and transfer learning Yuchi Chen 1, Minzhu Xie 1, Jie ......