Examples include multi-channel singular spectrum analysis (MSSA) [37,38], damping order reduction method (DRR) [39,40] → \rightarrow → method (DRR
最近在写一东西，有在看注意力机制，将其数学原理总结一下。 神经网络中的注意力机制（Attention Mechanism）是在计算能力有限的情况下，将计算资源分配给更重要的任务，同时解决信息超载问题的一种资源分配方案。即是在注意给定任务中更加关键的信息，而可以适当的忽略不重要信息，从而提
文章目录 题目注意力机制三步式+分步代码讲解运行结果 题目 ''' Description: attention注意力机制 Autor: 365JHWZGo Date: 2021-12-14 17:06:11 LastEditors: 365JHWZGo LastEditTime: 2021-12-14 22:23:54 ''' 注意力机制三步式+分步代码讲解 导入库 import torch
Transformer 这一概念是在论文Attention is All You Need 中提出,感兴趣的可以通过链接阅读原文。这篇文章主要讲讲我对Transformer这个模型学习的理解。 什么是Transformer？ Transformer可以理解为一个黑盒，我们将一段序列输入模型，经过Transform
文章目录 1. Sophisticated Input1.1 Input1.2 Output 2. Self-attention2.1 Process2.2 Matrix transpose2.3 Multi-head Self-attention2.4 Positional Encoding 3. Others3.1 Using3.2 Self-attention v.s. CNN3.2 Self-attention v.s. RNN3.2 Self-attention for Graph
论文地址：https://arxiv.org/abs/2102.00719 1 VTN的作用 1.1 提出问题 视频识别任务过度依赖卷积网络 处理时间维度的基本方法是使用3D卷积网络 存在计算量过大的问题 基于transformer的模型在处理长视频序列时受到限制，因为自我注意操作每层复杂度为
目录 1.LSTM的问题 2.Seq2Seq的Attention 1.LSTM的问题 ①梯度虽然部分解决，但并未100%解决，序列过长的话，还是会有梯度消失/梯度爆炸的可能。 ②从应用的角度，一句话通常会有重点，因此我们需要考虑重点，而不是全都看。 2.Seq2Seq的Attention 核心是计算出每个隐藏层的权重。 Enc
Attention机制 1.Attention简介2.Attention原理3.Attention的不同类型4.CBAM实现（Pytorch） 1.Attention简介 Attention中文意思为注意力，这个机制放到计算机视觉里，类似于给我们看一张美女帅哥的图片，我们第一眼首先关注的地方是这个人的哪里呢
前言 本文解读的论文是ICCV2021中的最佳论文，在短短几个月内，google scholar上有388引用次数，github上有6.1k star。 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 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。 论文: Swin Transforme
1，Sparse attention机制内幕及数学原理剖析 2，全局global attention的数据原理及实现机制 3，Block sparse attention数学原理及实现机制 4，Sliding attention数学原理及实现机制 5，Random attention数学原理及实现机制 6，Time & Memory Complexity分析 7，BigBirdTokenizer源码完整实现
1，对Text提供精细化的语言理解能力和推理能力的MRC为何需要Neural Networks和Attention机制的支持？ 2，基于大规模训练数据集的集特征工程和分类于一体的深度学习MRC 3，数据集结构分析 4，Two-layer Deep LSTM Reader的Input和Output分析 5，Two-layer Deep LSTM Reader中article和quest
1，Bayesian prior在模型训练时候对Weight控制、训练速度影响等功能详解 2，Bayesian prior能够提供模型训练速度和质量的数学原理剖析 3，从Word2vec走向GloVe：从Local 信息走向Global+Local信息表示模式 4，GloVe 中的Vector相关性算法 5，GloVe的Co-occurrence matrix解析 6，GloVe的Loss
参考自李宏毅老师的self-atention的课程 pd下载：self-atention、Transformer 理论说明 在NLP中，常用的计算两个向量之间相关性的方法有以下两种： self-attention中用的就是左侧的类型，将两个向量乘以一个可训练权重，然后将结构进行对应相乘，得到最终的相关性\({\alpha}\)。 基于此，以
胡乱写的！！！！！！ 目录 一、初探Encoder-Decoder 1.Encoder 2.回到transformer的图 二、Decoder – Autoregressive (AT) 1、Decoder内部结构 1）带Masked的MHA 三、Decoder – Non-autoregressive (NAT) 四、Encoder-Decoder 五、Training 六、训练的Tips 一、初探Encoder-Decoder 一
attention机制原多用于NLP领域，是谷歌提出的transformer架构中的核心概念。现在cv领域也开始越来越多的使用这种方法。本次分享对注意力机制进行了相关的梳理，旨在帮助大家入门attention机制，初步了解attention的结构以及背后原理。 1. attention概念 1.1 什么是attention attention
这一章我们主要关注transformer在序列标注任务上的应用，作为2017年后最热的模型结构之一，在序列标注任务上原生transformer的表现并不尽如人意，效果比bilstm还要差不少，这背后有哪些原因? 解决这些问题后在NER任务上transformer的效果如何？完整代码详见ChineseNER Transformer水土不服
论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9160451 代码地址： Abstract 命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）中的一项基本任务，但由于汉语的特殊性和复杂性，在汉语中的命名实体识别仍具有较大的挑战性。传统的中文命名实体识别（Chinese NER）方法需要繁琐的特征
GAT图注意力网络 GAT 采用了 Attention 机制，可以为不同节点分配不同权重，训练时依赖于成对的相邻节点，而不依赖具体的网络结构，可以用于 inductive 任务。 假设 Graph 包含 $N$ 个节点，每个节点的特征向量为 $h_i$，维度是 $F$，如下所示： \begin{gathered}\boldsymbol{h}=\left\{h_{1}, h_
这啥呀，慢慢啃 最初来源于 NLP 机器翻译的 Sequence to Sequence 模型，早先的encoder-decoder结构随着句子长度增加翻译性能会下降，因为模型记不住太长的句子。人类翻译的直观的感觉是看一部分翻译一部分，只关心要翻译的那一小部分，这个就是attention的原理。而transformer是基于attent
一、准备数据 1.seq_example代表问题，seq_answer代表答案，数据内容如下所示： seq_example = ["你认识我吗", "你住在哪里", "你知道我的名字吗", "你是谁", "你会唱歌吗", "你有父母吗"] seq_answer = ["当然认识", "我住在成都", "我不知道", "
相对于普通的LSTM实现的seq2seq模型，在编码器的区别就是传递的隐状态不同。附加Attention的模型会将编码器所有时刻的隐状态作为一个矩阵传入解码器。解码器的大致结构如图： 假设编码器传入的矩阵为hs，解码器某LSTM节点生成的向量为h。此时，我们的目标是用数值表示这个 h 在多大程度
ICCV2021 德国马普所出品，侧重遮挡分析，本文介绍了一种用于遮挡敏感性分析的可视化技术。 强调对于采用采用直接回归的方法时，如何有效解决遮挡问题。 读后感： 1 HRNet-W32比Renet50强 2 数据集：hm36 + eft + mpi 足以 3 对于多人数据集coco，取根节点最近的即可。有利于解
在上一篇文章中，我们看到了如何为Seq2Seq准备机器翻译数据。在这篇文章中，让我们用Pytorch和准备好的数据来实现Cho et al. (2014) 描述的Seq2Seq模型。 数据预处理 在数据处理之后，我们有四个包含学习Seq2Seq模型的关键信息的变量。在之前的文章中，我们将它们命名为eng_words, deu
这篇文章发布2015年，关于Attention的应用。 现在看来可能价值没那么大了，但是由于没读过还是要读一遍。 简介 Introduce In parallel, the concept of “attention” has gained popularity recently in training neural networks, allowing models to learn alignments betwe
众所周知，BERT模型自2018年问世起就各种屠榜，开启了NLP领域预训练+微调的范式。到现在，BERT的相关衍生模型层出不穷（XL-Net、RoBERTa、ALBERT、ELECTRA、ERNIE等），要理解它们可以先从BERT这个始祖入手。 HuggingFace是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，很早就捕捉到BERT大潮
