原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_40871455/article/details/86084560 transformer模型在《Attention is all you need》论文中提出 这篇论文主要亮点在于：1）不同于以往主流机器翻译使用基于RNN的seq2seq模型框架，该论文用attention机制代替了RNN搭建了整个模型框架。2）提
注意力机制(Attention Mechanism)源于对人类视觉的研究。 在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性的关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见信息。实现这一能力的原因是人类视网膜的不同部位具有不一样的信息处理能力，即不同部分的敏感度（Acuity）不同，人类视网膜中央凹部位具
【AAAI2021】Dual-Level Collaborative Transformer for Image Captioning 附： 论文下载地址 论文主要贡献 提出了一种新的双层协同Transformer网络(DLCT)，实现了区域特征和网格特征的互补性。在MS-COCO数据集上的大量实验证明了该方法的优越性。提出了位置约束交叉注意(LCCA)
self-attetion是BERT中的最为核心的内容之一，虽然TensorFlow版的BERT中的self-attention的原理和论文中是一致的，但是实现代码却有所出入。为了帮助新手快速理解这部分内容，所以通过该篇博客逐行解释具体代码。 文章目录 1. 函数参数2. 维度变换过程2.1 单个注意力头2.2
1. Attention与Transformer模型 Attention机制与Transformer模型，以及基于Transformer模型的预训练模型BERT的出现，对NLP领域产生了变革性提升。现在在大型NLP任务、比赛中，基本很少能见到RNN的影子了。大部分是BERT（或是其各种变体，或者还加上TextCNN）做特征提取（feature extraction
目录概述模型架构 概述 Attention，注意力机制在提出之时就引起了众多关注，就像我们人类对某些重要信息更加看重一样，Attention可以对信息进行权重的分配，最后进行带权求和，因此Attention方法可解释性强，效果更好，。本文主要讲解论文Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory
图解Attention Seq2Seq模型 Seq2Seq模型接受一个序列(单词、字母、图像特征)，输出另一个序列。 组成 编码器（Encoder) 处理输入序列中的每个元素，将其转换为一个向量(上下文 context) 解码器（Decoder) 逐项生成输出序列中的元素 Context的长度可在编写Seq2Seq模型的时候设置，该长
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/353680367 此篇文章内容源自 Attention Is All You Need，若侵犯版权，请告知本人删帖。 原论文下载地址： https://papers.nips.cc/paper/2017/file/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Paper.pdf 摘要 主要的序列转导模型是基于复杂的递归或
原博链接: 论文解读:Attention is All you need - 知乎 (zhihu.com) 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：$query space \times key-value pairs space \rightarrow attention output vector, $ $(Q, (K_i, V_i)) \ma
1. 引言 RNN、LSTM和Gated RNN被认为是序列建模和翻译任务的SOTA。 循环神经网络通过一步一步地将输入和上一步的输出结果输入到模型中来得到下一步的输入。这个特点天生地让它只能用于串行计算，不能很好地利用并行化技术。虽然进来有一些用于改进的技术，但效果仍不理想。 注意
文章链接 第0步. 什么是self-attention? 原文链接： Transformer 一篇就够了（一）： Self-attenstion 接下来，我们将要解释和实现self-attention的全过程。 准备输入 初始化参数 获取key，query和value 给input1计算attention score 计算softmax 给value乘上score 给value加权求和获取outp
本系列文章介绍一些知识蒸馏领域的经典文章。 知识蒸馏：提取复杂模型有用的先验知识，并与简单模型特征结合算出他们的距离，以此来优化简单模型的参数，让简单模型学习复杂模型，从而帮助简单模型提高性能。 1. Attention Transfer原理 论文Paying more attention to attention主要通
这一部分比较有难度，希望结合作业hw8代码，认真整理一下Seq2Seq与Attention机制的内容。本文主要是我对于这部分知识的理解和再加工，如有理解不当之处欢迎大家指出。文中的图文均来自于李老师的PPT。 多层LSTM 以下是LSTM的原理\(^{[3]}\)。 一直以来对多层LSTM存在误解，把time_steps
论文原文：https://arxiv.org/abs/2107.02192 论文笔记：百度网盘提取码：nzsi 1. Summary Contributions： （1）提出了一种长短时Transformer模型：Long-Short Transformer (Transformer-LS)： Short：利用滑动窗口获取短序列（局部）attentionLong：基于动态投影获取长序列（全局）attention （2）在Lon
目录Transformer引入Encoder 详解输入部分Embedding位置嵌入注意力机制人类的注意力机制Attention 计算多头 Attention 计算残差及其作用BatchNorm 和 LayerNorm前馈神经网络Decoder 详解Transformer 最终输出TRM 面试题讲解RNN、LSTM、Transformer 三者的区别？为什么有缩放因子 [
点积注意力机制SDPA与多头注意力机制MHA SDPAMHA总结Reference SDPA SDPA的全称为Scaled Dot-Product Attention, 属于乘性注意力机制， 简单一句话来说就是，根据Query (Q)与Key之间的匹配度来对Value进行加权，而事实上不管是Query, Ke还是Value都来自于输入，因此所谓的SDPA本
1. 前言 本文使用Attention Layer与Self-Attention Layer搭建深度神经网络——Transformer模型。 本人全部文章请参见：博客文章导航目录 本文归属于：NLP模型原理与应用系列 前文：Attention is all you need：剥离RNN，保留Attention 2. 多头注意力机制（Multi-Head Attention） 2.1 多头
SimAM: A Simple, Parameter-Free Attention Module for Convolutional Neural Networks 论文链接（已收录于ICML 2021）： http://proceedings.mlr.press/v139/yang21o.html code: https://github.com/ZjjConan/SimAM 本文是中山大学在注意力机制方面的尝试，从神经科学理论出发，构
摘要：本文带大家从另一个角度来理解和认识图卷积网络的概念。 本文分享自华为云社区《技术综述十二：图网络的基本概念》，原文作者：一笑倾城。 基础概念 笔者认为，图的核心思想是学习一个函数映射f(.)f(.)，借助该映射，图中的节点可以聚合自己的特征与邻居节点的特征，从而生成该节点的新特征
导读 注意力机制是一个被广泛应用在各种CV任务中的方法。注意力机制根据施加的维度大致可以分为两类：通道注意力和空间注意力。 对于通道注意力机制，代表性的工作有SENet[2]、ECANet[3]；对于空间注意力机制，代表性的工作有Self-Attention[4]。空间和通道两个维度的双重注意力机制
Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型，现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制，不采用 RNN 的顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且能够拥有全局信息。 一、Transformer 结构 首先介绍 Transformer
最近整理Transformer和set prediction相关的检测&实例分割文章，感兴趣的可以跟一下： DETR: End-to-End Object Detection with TransformersDeformable DETRRethinking Transformer-based Set Prediction for Object DetectionInstances as QueriesSOLQ: Segmenting Objects by
https://mp.weixin.qq.com/s/k9g_KmWuNsbM-iKYco7gwA 本文主要介绍了Attention Free Transformer(AFT)，同时作者还引入了AFT-local和AFT-Conv，这两个模型在保持全局连通性的同时，利用了局域性和空间权重共享的思想。通过实验验证了AFT在所有benchmarks上具有竞争性能的同时具有
ECCV 2018 Shuhan Chen, Xiuli Tan, Ben Wang, Xuelong Hu 论文地址 一、简介 为解决显著性目标检测任务存在的输出分辨率低和模型参数量过大的问题，本文提出了一种精确而紧凑的深度网络。 首先，使用残差网络学习侧向输出残差特征来进行显著性细化，其次，我们提出了反向注意，以自上
LawsonAbs的认知与思考，还请各位读者批判阅读。 总结 文章来源：csdn：LawsonAbs 不适合入门选手 因为对Attention（可能也是一切知识）的认知会随着论文的阅读，代码的实践持续改变，所以本文持续更新~ 1.Self-Attention 1.1 Q：下面这个图是怎么得到的呢？ 上面这个图讲得是：每个单词对其它
