Self-Attention
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 ......
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 ......
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 ......
Self-Attention公式解释
Transformer的注意力机制被广泛应用于自然语言处理（NLP）领域中，它主要用于解决序列到序列的模型中长距离依赖问题。 长距离依赖问题 举个例子，考虑这个句子： “The cat, which was very hungry, finally found its food in the kit ......
【NIPS2021】Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers
来自微软（*^____^*） 论文地址：[2107.00641] Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers (arxiv.org) 代码地址：microsoft/Focal-Transforme ......
【CVPR2022】Shunted Self-Attention via Multi-Scale Token Aggregation
来自CVPR2022 基于多尺度令牌聚合的分流自注意力 论文地址：[2111.15193] Shunted Self-Attention via Multi-Scale Token Aggregation (arxiv.org) 项目地址：https://github.com/OliverRensu ......
【学习笔记】Self-attention
最近想学点NLP的东西，开始看BERT，看了发现transformer知识丢光了，又来看self-attention；看完self-attention发现还得再去学学word embedding... 推荐学习顺序是：word embedding、self-attention / transform ......
Self-Attention
# Self-Attention - 参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/619154409 在Attention is all you need这篇论文中，可以看到这样一个公式： $Attention(Q,K,V)=softmax(\frac{QK^{T}}{\sqrt ......
self-attention
Self attention考虑了整个sequence的资讯【transfermer中重要的架构是self-attention】 解决sequence2sequence的问题，考虑前后文 I saw a saw 第一个saw对应输出动词 第二个输出名词 如何计算相关性【attention score ......
4.1 Self-attention
# 1. 问题引入 我们在之前的课程里遇到的都是输入是一个向量,输出是类别或者标量.但如果输入是向量的集合且向量长度还会变化,又应该怎么处理呢?  + Corpus语料库/数据库建立 + Attention 与 Self-Attention：世界常识库|全局信息|语法信息|句法信息|Context上下文信息
一、场景(用户交互)： 1. 用户发起新会话Session，初始化交互系统，等待 用户输入 或 传入任务文档； 2. 用户实时输入，触发实时交互，设当前输入句子为S: 当前输入句子 S 长度未定，并且可能是动态字符流式输入： 因此可以用 Sliding Window滑动窗口, 提取 当前输入单词Wo ......
李宏毅self-attention笔记
面对的问题是什么？ 复杂输入，多个变长的向量 这里自然会想到RNN，后面会有比较 具体的场景， 可以是一段话，每个word一个向量，可以用one hot，但大多时候是用embedding 可以是一段印频，每25ms一个向量，按10ms滑动，可以看出音频的数据量是非常大的 也可以是一张图片。。。 输出 ......
Transformer网络-Self-attention is all your need
一、Transformer Transformer最开始用于机器翻译任务，其架构是seq2seq的编码器解码器架构。其核心是自注意力机制： 每个输入都可以看到全局信息，从而缓解RNN的长期依赖问题。 输入： （待学习的）输入词嵌入 + 位置编码（相对位置） 编码器结构： 6层编码器： 一层编码器 = ......
Sequential Recommendation via Stochastic Self-Attention
Fan Z., Liu Z., Wang A., Nazari Z., Zheng L., Peng H. and Yu P. S. Sequential recommendation via stochastic self-attention. International World Wide W ......
【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 ......