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注意力

Bert Pytorch 源码分析：二、注意力层

```py # 注意力机制的具体模块 # 兼容单头和多头 class Attention(nn.Module): """ Compute 'Scaled Dot Product Attention """ # QKV 尺寸都是 BS * ML * ES # （或者多头情况下是 BS * HC * M ......
注意力 源码 Pytorch Bert

【神经网络】基于自注意力机制的深度学习

[toc] 标题：《59. 【神经网络】基于自注意力机制的深度学习》 背景介绍： 近年来，深度学习在人工智能领域取得了长足的进步，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果。神经网络作为深度学习的核心组件之一，被广泛应用于各种应用场景中。其中，基于自注意力机制的深度学习技术是近年 ......
神经网络 注意力 深度 神经 机制

注意力机制在多媒体处理中的应用

[toc] 注意力机制在多媒体处理中的应用 近年来，随着人工智能、大数据、云计算等技术的不断发展，多媒体处理已经成为了一个越来越重要的话题。在多媒体处理中，注意力机制是一个非常关键的技术，它可以帮助我们在处理视频、音频、图像等多媒体数据时，更好地把握用户的需求和注意力。在本文中，我将详细介绍注意力机 ......
注意力 机制 多媒体

探索網絡時代的注意力管理：如何平衡專注與捕捉

在這個資訊爆炸的時代，如何有效地管理我們的注意力，並在專注與捕捉之間找到平衡，已經成為我們面臨的一個重要問題。專注模式與捕捉模式是我們在生活與工作中交替運用的兩種不同的注意力模式，而如何在兩者之間取得平衡，則是高效注意力管理的關鍵。然而，網絡時代為我們帶來的資訊超載和注意力分散，卻讓我們在專注與捕捉 ......
注意力

图解transformer中的自注意力机制

本文将将介绍注意力的概念从何而来，它是如何工作的以及它的简单的实现。 注意力机制 在整个注意力过程中，模型会学习了三个权重:查询、键和值。查询、键和值的思想来源于信息检索系统。所以我们先理解数据库查询的思想。 假设有一个数据库，里面有所有一些作家和他们的书籍信息。现在我想读一些Rabindranat ......
transformer 注意力 机制

GPT3的内部结构：基于自回归、注意力机制等技术的语言处理框架

[toc] GPT-3 是当前最为先进的自然语言处理框架之一，由 OpenAI 于 2022 年 11 月发布，是自回归和注意力机制等技术的综合体现。本文将详细介绍 GPT-3 的内部结构，帮助读者更好地理解其工作原理和应用。 ## 1. 引言 自然语言处理是人工智能领域的重要分支，旨在使计算机理解 ......
注意力 框架 机制 语言 结构

田渊栋新作：打开1层Transformer黑盒，注意力机制没那么神秘

前言 从四篇论文入手，Sebastian 再谈 Transformer 架构图。 本文转载自机器之心 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 ......
新作 Transformer 注意力 机制

田渊栋新作：打开1层Transformer黑盒，注意力机制没那么神秘

前言 AI理论再进一步，破解ChatGPT指日可待？ 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全栈指导班、基础入门班、论文指 ......
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深度学习应用篇-计算机视觉-视频分类[8]：时间偏移模块（TSM）、TimeSformer无卷积视频分类方法、注意力机制

深度学习应用篇-计算机视觉-视频分类[8]：时间偏移模块（TSM）、TimeSformer无卷积视频分类方法、注意力机制 ......
卷积 视频 TimeSformer 注意力 模块

隐藏很深的高效办公神器，让你集中注意力完成待办事项

对于大多数的上班族来说，每天的工作都是非常忙碌的，总是有各种各样的待办事项需要去完成。这就意味着我们不得不随时在不同的待办任务之间进行切换，于是经常有小伙伴抱怨，自己在工作时注意力容易分散，无法集中精力完成工作，从而降低办公效率。 那么我们如何能够让自己在工作时集中注意力呢？有没有比较高效的办公神器 ......
神器 注意力 事项

注意力模块

# 注意力模块 ## 空间注意力模块 对特征图每个位置进行attention调整，(x,y)二维调整，使模型关注到值得更多关注的区域上。 对于卷积神经网络，CNN每一层都会输出一个C x H x W的特征图，C就是通道，同时也代表卷积核的数量，亦为特征的数量，H 和W就是原始图片经过压缩后的图的高度 ......
注意力 模块

ReID专栏（三） 注意力的应用

前言 本文介绍了一种用于行人重识别的注意感知特征学习方法。该方法由一个部分注意分支（PAB）和一个整体注意分支（HAB）组成，并与基础再识别特征提取器进行了联合优化。由于这两个分支建立在主干网络上，因此没有为ReID特征提取引入额外的结构，能够保持与原始网络相同的推理时间。 本教程禁止转载。同时，本 ......
注意力 专栏 ReID

免注意力Transformer (AFT)：使用逐元素乘积而不是点积

注意力机制作为现代深度学习模型的基石，能够毫不费力地对长期依赖进行建模，并关注输入序列中的相关信息。然而，需要点积自注意力 - 广泛使用在Transformer架构中的一个关键组件 - 已被证明在序列长度方面具有二次空间复杂度，因此不适用于处理长输入。在本文中，我们介绍了Attention Free ......
乘积 Transformer 注意力 元素 AFT

注意力机制对一维数据特征提取

点击查看代码 # 第一步 读取csv文件（循环读取） # 第二步 将数据转化为tensor形式 # 第三步 创建一个列表 将tensor逐个放入列表 # 第四步 写入标签 import csv import numpy as np import torch from torch.utils.data ......
注意力 特征 机制 数据

CVPR'23｜CV任务新backbone！DependencyVit：用反向自注意力实现捕捉视觉依赖

前言 本文提出了DependencyViT，可以在没有任何标签的情况下诱导视觉依赖，既可用于自监督预训练范式，也可用于弱监督预训练范式。 本文转载自极市平台 作者 | Garfield 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 ......
DependencyVit 注意力 backbone 视觉 任务

深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化【L1、L2，Dropout，Drop Connect】等

深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化【L1、L2，Dropout，Drop Connect】等 ......
注意力 正则 多头 深度 模型

seq2seq中的注意力机制

seq2seq中的注意力机制解决了长期梯度消失的问题，LSTM只解决了一部分长短期问题。 transformer中采用的自注意力机制多少借鉴该方法，其最核心的公式如下图所示。 Attention机制详解（一）——Seq2Seq中的Attention - 知乎 (zhihu.com) Q、K、V分别代 ......
注意力 seq 机制 seq2seq 2seq

论文推荐：DCSAU-Net，更深更紧凑注意力U-Net

这是一篇23年发布的新论文，论文提出了一种更深、更紧凑的分裂注意力的U-Net，该网络基于主特征守恒和紧凑分裂注意力模块，有效地利用了底层和高层语义信息。 DCSAU-Net 1、架构 完整文章： https://avoid.overfit.cn/post/80c002a556cf4397aff76 ......
注意力 DCSAU-Net Net 论文 DCSAU

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。YID:5860673742612391 ......
卷积 时间序列 风电 CNN-LSTM-Attention 序列

BiSyn GAT+：用于基于方面的情绪分析的双语法感知图形注意力网络

基于方面的情绪分析（ABSA）是一种细粒度的情绪分析任务，旨在调整方面和相应的情绪，以进行特定方面的情绪极性推断。这很有挑战性，因为一个句子可能包含多个方面或复杂的（例如，条件关系、协调关系或对抗关系）。近年来，利用图神经网络挖掘依赖语法信息已成为最流行的趋势。尽管它取得了成功，但严重依赖依赖树的方 ......
语法 注意力 图形 情绪 方面

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。YID:5860673742612391 ......
卷积 时间序列 CNN-LSTM-Attention 序列 长短

GPT前世今生-transformer-注意力机制

GPT前世今生-transformer-注意力机制 背景： 心理学知识，随意线索和非随意线索。 启发： 注意力机制中概念： query：你的要求 查询的东西。如问“你要干嘛？” key：如杯子，本子 value：可以也是杯子本子，也可以是对应的分值(即注意力重要程度) 数学： f(x) = xi，y ......
transformer 注意力 机制 GPT

从时间管理到注意力集中：5款插件让您以更高效的方式工作

在现代的工作场所中，提高效率是一个至关重要的议题。 随着工作压力的不断增加，我们需要寻找方法来更好地管理时间和注意力，以便完成我们的任务并取得更好的成果。 在这篇文章中，我将向您介绍5款生产力插件，这些插件可以帮助您在工作中更高效地使用时间和精力。 Forest： 这是一款非常有趣和有效的时间管理工 ......
时间管理 注意力 插件 方式 时间

【机器学习】李宏毅——自注意力机制(Self-attention)

前面我们所讲的模型，输入都是一个向量，但有没有可能在某些场景中输入是多个向量，即一个向量集合，并且这些向量的数目并不是固定的呢？ 这一类的场景包括文字识别、语音识别、图网络等等。 那么先来考虑输出的类型，如果对于输入是多个数目不定的向量，可以有以下这几种输出方式： 每个向量对应一个输出：输出的数目与 ......
Self-attention 注意力 attention 机制 机器
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