本文为《深度学习进阶: 自然语言处理》的读书笔记 目录 seq2seq 模型Encoder-Decoder 模型seq2seq 的应用 RNN based seq2seqseq2seqEncoderDecoderseq2seq (Encoder + Decoder) seq2seq 的实现Encoder 类Decoder 类Seq2seq 类 seq2seq 的评价时序数据转换的简单尝试 (toy
本文将介绍一种新提出的坐标注意力机制，这种机制解决了SE，CBAM上存在的一些问题，产生了更好的效果，而使用与SE，CBAM同样简单。 论文地址： https://arxiv.org/pdf/2103.02907.pdf 代码地址： https://github.com/AndrewQibin/CoordAttention 大部分注意力机制用于深度神经网络可以带来很
一 核心思想 本文主要是在3D backbone上用到了改进的transformer方法，以便更好的提取特征。也就是在sparse voxel module和submanifold voxel module的基础上使用transformer进行特征的提取。 提出两种attention的机制，分别为Local Attention 和 Dilated Attention。之后
1、《Selective Kernel Networks》 论文原址：https://arxiv.org/pdf/1903.06586.pdf 开源参考地址：github: https://github.com/implus/SKNet SKNet核心思想是用多尺度的特征获得通道级别的权重，使用5×5的Kernel提升精度，采用普遍的Attention操作。为降低参数量，使用Group Convolutio
序列建模 行为序列数据蕴含用户的兴趣偏好，对该信息的挖掘可以提高推荐结果的准确性。 行为序列建模可以归纳为两个方面： 特征工程 模型结构 特征是对某个行为过程的抽象表达，特征工程旨在更精确的刻画行为过程，需要对具体的业务场景有一定的理解。构建完特征后，还需要运用合适的技术
目录 一.Attention机制二.键值对注意力三.Q、K、V矩阵 一.Attention机制 Attention用于计算"相关程度", 例如在翻译过程中，不同的英文对中文的依赖程度不同，Attention通常可以进行如下描述，表示为将query (Q)和键值对(key-value pairs) { Ki , Vi | i=1,2,3,…,m} 映射到输
dao xml文件 <update id="edit" parameterType="com.itheima.pojo.CheckGroup"> update t_checkgroup <set> <if test="code != null"> code=#{code}, </if>
Transformer & BERT PPT: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/self_v7.pdf 【李宏毅《机器学习/深度学习》2021课程（国语版本，已授权）-哔哩哔哩】https://b23.tv/baegp9 一、问题分析 1. 模型的输入 无论是预测视频观看人数还是图像处理，输入都可以看
Attention Is All You Need 模型结构 Encoder Encoder是有N=6层的一个整体。是这6层按顺序走下来的一个整体。 每层有两个子层。分别是多头自注意力和全连接前馈网络。 对于每个子层，先采用残差连接，后采用layer normalization \[LayerNorm(x+Sublayer(x)) \]为保证能够进行残差连
CBAM: Convolutional Block Attention Module CBAM ECCV 2018 论文链接: https://arxiv.org/abs/1807.06521 一、 Problem Statement SE block只关注于channel-wise attention，但是忽略了spatial-wise attetion。作者融合了这两个，提升SE Module的性能。 二、 Direction 通过C
seq2seq的模型很多，输入一排向量，输出一排向量，可以使用self-attention，rnn，cnn，而transformer使用的就是self-attention transformer结构 residualnorm （Layer Norm）
类型 对于输入n个向量，网络输出 m 个向量，即输出的个数由机器自己决定，我们称作 seq2seq 任务
目录自注意力代码QA 自注意力 在介绍transformer之前，先讲一个比价重要的东西=》 self-attention。self-attention其实没有什么特殊的地方，主要就是key，value，query到底要怎么选择，自注意力机制有自己的一套选法。 CNN，RNN，self-attention都可以用来处理序列。 CNN要实现序列处理，其实
文章目录 （一）TransformerEncoderDecoderAutoregressive（AT）Non-autoregressive（NAT） Encoder和Decoder之间的桥梁训练 （二）结语 （一）Transformer Transformer是Sequence-toSequence（Seq2Seq）的一个模型，我们之前在作一些实验的时候，当我们输入一个Sequence时，我们的输出也会是一个Seque
一、 embedding 1. input : [ seqlen , batchsize ] 2. output: [ seq_len, batchsize, embed_dim ] 二、 LSTM 输入： 1. input: [ seq_len, batch, input_size] 2. h0 : [ num_layers * num_directions,batch_size,hidden_size ] 输出： 1. out: [ seq_len, batch, num_dir
Transformer架构记录（一、二、三）针对Transformer的Encoder-block部分做了简要介绍，本文作为该系列的最终章，将以Decoder-block介绍结束本系列。 一个完整的Decoder-block的结构如下所示： Decoder-block与Encoder-block的差别在以下几处： 第一个 Multi-Head Attention 层采用了 Masked
文章目录 一、Attention机制1. Banhdanuo_attention2. Luong_attention3. 其他Attention 二、评判标准1. BLUE2. ROUGE 三、解码优化1.压缩字典2. Beam Search 一、Attention机制 在机器翻译或者文本翻译的背景下，使用Attention机制的最主要解决的问题是Seq2Seq对于长距
2021-09-23至2021-10-30关于transformer的学习 Transformer的提出解决了两个问题： (1) 首先它使用了Attention机制，将序列中的任意两个位置之间的距离是缩小为一个常量； (2) 其次它不是类似RNN（不能并行）的顺序结构，因此具有更好的并行性，符合现有的GPU框架。 t
Reasoning like Humans: On Dynamic Attention Prior in Image Captioning 一言以蔽之：引入前一时序的注意力（ADP），引入 整个句子作为输入（LLC），以基本相同的参数和算量，实现CIDER-D提升2.32% Abstract & Conclusion 1. most conventional deep attention models perform attention
回归预测 | MATLAB实现Attention-LSTM(注意力机制长短期记忆神经网络)多输入单输出 目录 回归预测 | MATLAB实现Attention-LSTM(注意力机制长短期记忆神经网络)多输入单输出 基本介绍 模型背景 LSTM模型 Attention-LSTM 模型 数据下载 程序设计 参考资料 致谢
概要 Swin transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows，是微软2021.03.25公布的一篇利用transformer架构处理计算机视觉任务的论文。在图像分割，目标检测各个领域已经霸榜，让很多人看到了transformer完全替代卷积的可能。而且它的设计思想吸取了resnet
本文首先详细介绍Transformer的基本结构，然后再通过GPT、BERT、MT-DNN以及GPT-2等基于Transformer的知名应用工作的介绍并附上GitHub链接，看看Transformer是如何在各个著名的模型中大显神威的。 一、取代RNN——Transformer 在介绍Transformer前我们来回顾一下RNN的结构 对RNN
概述 之前的DETR使用Transformer成功地实现了目标检测，而Deformable DETR针对DETR的缺点提出了一些改进。DETR主要有以下两个缺点： 相比于其它的目标检测模型，DETR需要更多的epoch才能收敛 DETR很难检测出小物体 对于第一个问题，作者认为这是Attention机制的锅，在初始化时，Attention的
包含两个 Multi-Head Attention 层。第一个 Multi-Head Attention 层采用了 Masked 操作。第二个 Multi-Head Attention 层的K, V矩阵使用 Encoder 的编码信息矩阵C进行计算，而Q使用上一个 Decoder block 的输出计算。最后有一个 Softmax 层计算下一个翻译单词的概率。 更详细的
Transform相关理论 transform模型Transformer模型在2017年被google提出，直接基于Self-Attention结构，取代了之前NLP任务中常用的RNN神经网络结构，并在WMT2014 Englishto-German和WMT2014 English-to-French两个机器翻译任务上都取得了当时的SOTA。 与RNN这类神经网络结构相比，Tra
