注意力
pytorch(10.2) 自注意力理论 固定C变化到可变C
1早先的预测模型 让我们首先定义预测函数来生成prefix之后的新字符， 其中的prefix是一个用户提供的包含多个字符的字符串。 在循环遍历prefix中的开始字符时， 我们不断地将隐状态传递到下一个时间步，但是不生成任何输出。 这被称为预热（warm-up）期， 因为在此期间模型会自我更新（例如 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.3 注意力评分函数
上一节使用的高斯核的指数部分可以视为注意力评分函数（attention scoring function），简称评分函数（scoring function）。 后续把评分函数的输出结果输入到softmax函数中进行运算。最后，注意力汇聚的输出就是基于这些注意力权重的值的加权和。该过程可描述为下图： ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.2 注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 1964 年提出的 Nadaraya-Watson 核回归模型是一个简单但完整的例子，可以用于演示具有注意力机制的机器学习。 10.2.1 生成数据集 根据下面的非线性函数生 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.1 注意力提示
10.1.1 生物学中的注意力提示 “美国心理学之父” 威廉·詹姆斯提出的双组件（two-component）框架： 非自主性提示：基于环境中物体的突出性和易见性 自主性提示：受到了认知和意识的控制 10.1.2 查询、键和值 注意力机制与全连接层或汇聚层区别开来的元素：是否包含自主性提示 在注意力 ......
注意力机制
如果你想使用 PyTorch 来实现这段代码，你可以按照以下步骤进行操作： 导入所需的库和模块，包括 NumPy 和 PyTorch。 import numpy as np import torch 定义输入矩阵 A 和 B，并获取它们的维度信息。 A = np.array(...) # 输入矩阵 ......
7.注意力机制
注意力机制的作用 注意力机制是为了更好地捕捉关键信息, 提高网络的运行效率; 注意力机制的输入往往是一个矩阵, 经过一些操作后我们会得到一个权重矩阵, 这个权重矩阵会根据输入元素对结果的影响程度对其分配一个权重, 将权重矩阵和输入矩阵相乘后就得到了输出矩阵, 输出矩阵会放大关键元素的作用; 例如在图 ......
GRLSTM：基于图的残差LSTM轨迹相似性计算《GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM》(知识图谱嵌入、图神经网络、残差网络、点融合图、多头图注意力网络GAT、残差LSTM、点感知损失函数(图的点损失函数、轨迹的点损失函数))
2023年10月18日，14:14。 来不及了，这一篇还是看的翻译。 论文：GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM(需要工具才能访问) Github： AAAI 2023的论文。 摘要 轨迹相似 ......
pytorch(10.2.2) 注意力汇聚理论 代码测试
https://zh.d2l.ai/chapter_attention-mechanisms/nadaraya-waston.html from d2l import torch as d2l import torch from torch import nn #@save def show_hea ......
pytorch(10.2) 注意力汇聚理论
https://zh.d2l.ai/chapter_attention-mechanisms/nadaraya-waston.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/265108616 Attention注意力机制与self-attention自注意力机制 Attenti ......
注意力机制总结
空间注意力机制 针对图片中不同的位置，不同的权重，即对不同位置的图像进行仿射变换，来得到输出以后进行分类。 通道注意力机制 首先使用全局池化，将H\times W\times C变为1\times 1\times C，然后每个通道对齐进行权重的调整。 时间注意力机制 在处理序列数据，如时间序列或文本 ......
注意力机制的网络
可以用下面这张图大致理解注意力层和卷积层以及全连接层的主要区别。右边分别是全局注意力层和局部注意力层，最典型的自注意力可以认为是局部注意力的一种。注意力层中的连线颜色表明这些权重在不断变化，而在卷积层和全连接层中它们通过梯度下降缓慢变化。 在神经网络中，注意力机制的计算公式通常是这样的： 其中， 表 ......
矩阵成真！Pytorch最新工具mm，3D可视化矩阵乘法、Transformer注意力
前言 Pytorch团队推出的最新3D可视化最新工具mm，能够将矩阵乘法模拟世界还原。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】 ......
如何在yolo中增加注意力机制
目录1.导入类2.attention.py中放入函数名3.需不需要通道数（True\False）4.更改配置文件5.测试 本文在yolo的基础上增加了注意力机制 1.导入类 在ultralytics\nn\models\extra_modules\attention.py中导入想添加的注意力的类，如 ......
全新注意力算法PagedAttention：LLM吞吐量提高2-4倍，模型越大效果越好
前言 吞吐量上不去有可能是内存背锅！无需修改模型架构，减少内存浪费就能提高吞吐量！ 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV ......
硬注意力与软注意力
软注意力机制就是虽然词语权重不同，但是在训练模型的时候雨露均沾，每个词语都用到，焦点词语的权重大。软性注意力（Soft Attention）机制是指在选择信息的时候，不是从N个信息中只选择1个，而是计算N个输入信息的加权平均，再输入到神经网络中计算。硬注意力机制是从存储的多个信息中只挑出一条信息来， ......
注意力机制
加速计算(效果不一定好)-> CNN 如何做选择，可以不同head做不同选择。 CNN中注意力的获取 SENet 的核心思想在于通过网络根据 损失函数值loss去学习特征权重，使得对于任务更为效 果明显的特征图权重变大，无效果或效果不明显的特征 图权重变小的方式来训练模型从而达到更好的结果 注意力机 ......
pytorch-多头注意力
多头注意力 在实践中，当给定相同的查询、键和值的集合时，我们希望模型可以基于相同的注意力机制学习到不同的行为，然后将不同的行为作为知识组合起来，捕获序列内各种范围的依赖关系（例如，短距离依赖和长距离依 赖关系）。因此，允许注意力机制组合使用查询、键和值的不同子空间表示（representation ......
10.3 注意力评分函数
1.torch.bmm()的用法 先说一般的矩阵乘法torch.mm()。torch.mm()用于将两个二维张量(矩阵)相乘，求它们的叉乘结果。如： 我们创建一个2*3的矩阵A，3*4的矩阵B，它们的值都初始化为均值为0方差为1的标准正态分布，用torch.mm()求它们的叉乘结果： import ......
我的探索之旅：寻找安全增强注意力的方式
在我的生活中，我一直在寻找能够提高我的注意力和集中力的方法，但同时又不想冒着成瘾的风险。在这个过程中，我深入研究了各种物质和食品，希望能找到一个安全而有效的解决方案。今天，我想与大家分享我在这方面的一些发现和体验。 ### 探索安非他命的替代品：一段理性的旅程 在这段旅程的开始，我知道我需要找到一个 ......
基于方面情感分析的双语法感知图注意力网络
摘要 基于方面的情感分析极具挑战性，因为一个句子可能包含多个方面或复杂的关系。利用图神经网络挖掘依赖语法信息已成为最流行的趋势，尽管取得了成功，但严重依赖依赖树的方法在准确建模方面及其表示情绪的词语的一致性方面带来了挑战，因为依赖树可能会提供不相关联的嘈杂信号。为了缓解这一问题，提出双语法感知的图注 ......
少发火，注意力放在解决问题上
近来，感觉自己的情绪控制能力比以前进步不少，主要是认识到就算发火，生气，事情也不会得到根本性的解决，甚至发火会推动事情往更坏的方向走去。 有时候，发火的人才是有问题的人。所以最好好好沟通。 我之前觉得家里很容易就变得很乱，我觉得是因为我妈在家不知道主动收拾，但是实际上我妈在家帮忙带外甥，有时候也挺烦 ......
解码Transformer：自注意力机制与编解码器机制详述与代码实现
> 本文全面探讨了Transformer及其衍生模型，深入分析了自注意力机制、编码器和解码器结构，并列举了其编码实现加深理解，最后列出基于Transformer的各类模型如BERT、GPT等。文章旨在深入解释Transformer的工作原理，并展示其在人工智能领域的广泛影响。 > 作者 TechLe ......
图注意力网络论文详解和PyTorch实现
前言 图神经网络(gnn)是一类功能强大的神经网络，它对图结构数据进行操作。它们通过从节点的局部邻域聚合信息来学习节点表示(嵌入)。这个概念在图表示学习文献中被称为“消息传递”。 本文转载自P**nHub兄弟网站 作者 | Ebrahim Pichka 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众 ......
图注意力网络论文详解和PyTorch实现
图神经网络(gnn)是一类功能强大的神经网络，它对图结构数据进行操作。它们通过从节点的局部邻域聚合信息来学习节点表示(嵌入)。这个概念在图表示学习文献中被称为“消息传递”。 消息(嵌入)通过多个GNN层在图中的节点之间传递。每个节点聚合来自其邻居的消息以更新其表示。这个过程跨层重复，允许节点获得编码 ......
自注意力机制
# 自注意力机制 ## O、前置知识——单词向量编码 在文字处理中，我们对单词进行向量编码通常有两种方式： 1. 独热编码(one-hot encoding)：用N位的寄存器对N个状态编码，通俗来讲就是开一个很长很长的向量，向量的长度和世界上存在的词语的数量是一样多的，每一项都表示一个词语，只要把其 ......
注意力机制中的掩码详解
注意力机制的掩码允许我们发送不同长度的批次数据一次性的发送到transformer中。在代码中是通过将所有序列填充到相同的长度，然后使用“attention_mask”张量来识别哪些令牌是填充的来做到这一点，本文将详细介绍这个掩码的原理和机制。 我们先介绍下如果不使用掩码，是如何运行的。这里用GPT ......
常用的注意力机制模块（SE、CBAM）
【深度学习】总目录 SE论文：《Squeeze-and-Excitation Networks》将重点放在了通道（channel）关系上，并提出了一种新的结构单元SE block。将SE block堆叠在一起，就形成了SENet。SE块略微增加计算成本但显著地提升了性能，并且即插即用。SENet获得 ......
关于通道注意力
通道注意力的代表模型是SE-Net，它分为压缩和激励两个部分，其中压缩部分的目的是对全局空间信息进行压缩，然后再通道维度进行特征学习，形成各个通道的重要性，最后通过激励部分对各个通道进行分配不同权重 在压缩部分将H*W*C压缩到1*1*C，即把H*W压缩为1*1维，这个过程全程由平均池化实现 在激励 ......
【深度学习】基于多注意力机制的语音识别与语音合成算法设计与实现
[toc] 基于多注意力机制的语音识别与语音合成算法设计与实现 ## 1. 引言 - 1.1. 背景介绍 语音识别与语音合成是人工智能领域中的重要研究方向，语音识别可以帮助人们理解和使用语言，语音合成则可以让人们更方便地与计算机进行交互。随着深度学习算法的快速发展，基于深度学习的语音识别与语音合成算 ......
Bertviz: 在Transformer模型中可视化注意力的工具（BERT，GPT-2，Albert，XLNet，RoBERTa，CTRL，etc.)
BertViz BertViz是一个在Transformer模型中可视化注意力的工具，支持transformers库中的所有模型（BERT，GPT-2，XLNet，RoBERTa，XLM，CTRL等）。它扩展了Llion Jones的Tensor2Tensor可视化工具和HuggingFace的tr ......