注意力机制之Attention Augmented Convolutional Networks 原始链接：https://www.yuque.com/lart/papers/aaconv 核心内容 We propose to augment convolutional operators with this self-attention mechanism by concatenating convolutional feature maps with a set of feat
最近Transformer很火热，在很多领域都有所贡献，我也进行了学习。因为主要研究领域不是NLP所以学的知识属于比较通识性的没有非常深入，适合同样想要了解一下的朋友。现将相关资料学习整理后记录。 目录 1、NLP中的Attention 2、NLP中的Transformer 2.1、Encoder 2.2、Decoder 2
一、解决问题 传统的基于语法的方法，是通过符号分割、符号识别和结构分析来识别数学公式。许多HMER的DNN模型把HMER作为一个图像到序列的问题，如Image-2-Markup、WAP、Pattern generation strategies和paired adversarial learning。 这些方法通常将识别文本标准化到某个固定的高
参考了pytorch官方文档：https://pytorch.org/tutorials/beginner/chatbot_tutorial.html 一、概述 使用pycharm编写项目，代码分为四个文件：process.py、neural_network.py、train.py、evaluate.py。 先大致说一下搭建chatbot的思路吧，其实很简单：这里的chatbot是基于带Luong attention
由于transformer中使用了attention，我在第一次接触transformer时也是懵逼的，好在通过观看李宏毅的课程和百度飞桨顶会论文复现赛的直播后，大概理解了原理，这里和大家分享。 1 self-attention机制 1.1 self-attention的提出 NLP和图像的输入都可以看作是一个vector，输出可能是类别或者
&Summary 作者单位：微软亚洲研究院 代码：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 论文：https://arxiv.org/abs/2103.1403 目标检测刷到58.7 AP（目前第一）！实例分割刷到51.1 Mask AP（目前第一）！语义分割在ADE20K上刷到53.5 mIoU（目前第一）！性能优于DeiT、ViT和EfficientNet等主干
摘要：受Transformer模型的启发，目前一些学者将该结构应用到文本行识别中，以替代RNN，取得了良好的效果，如在HGA-STR和 SRN。 当前的文本行识别器为拥有更强的序列语义能力，模型多采用CNN + RNN的结构，如目前使用十分广泛的两个识别器CRNN和Aster，这些模型取得了非常好的效果。然而由于RNN
本文参考Wang Shusen老师的教学视频：https://www.youtube.com/watch?v=aJRsr39F4dI&list=PLvOO0btloRntpSWSxFbwPIjIum3Ub4GSC&index=2 1. Multi-Head (Self-)Attention Layer 在上一篇文章中我们介绍了Attention层和Self-Attention层，计算逻辑大同小异。只不过之前介绍的都只是Si
本文笔记参考Wang Shusen老师的课程：https://www.youtube.com/watch?v=aButdUV0dxI&list=PLvOO0btloRntpSWSxFbwPIjIum3Ub4GSC&index=1 1. 回顾Attention 在介绍Transformer之前，我们首先回顾一下Attention机制。我们要知道Attention的提出的目的是为了解决句子太长而出现的遗忘问
本文笔记参考Wang Shusen老师的课程：https://www.youtube.com/watch?v=Vr4UNt7X6Gw&list=PLvOO0btloRnuTUGN4XqO85eKPeFSZsEqK&index=9 1. 前言 2015年，在文献[1]中首次提出attention。到了2016年，在文献[2]中提出了self-attention方法。作者将self-attention和LSTM结合用在了机器
MLP Attention注意力机制的实现公式为： 参考 https://github.com/pytorch/translate/blob/master/pytorch_translate/attention/mlp_attention.py https://www.aclweb.org/anthology/N16-1174.pdf 基于PyTorch框架实现加性注意力机制 from typing import Dict, Optional import
# CA (coordinate attention) import torch import torch.nn as nn import math import torch.nn.functional as F from torchsummary import summary import torch.utils.model_zoo as model_zoo __all__ = ['ResNet', 'resnet18', 'resnet34
Conditional generation by RNN ＆ Attention 摘要： 这节课学的内容很多，而且讲的也比较分散，听起来有点难。 主要围绕的是文字的生成，其中包括在一定条件下的文字生产，一共有两个例子，一是对图片生成文字描述，一个是对提问做出正确的回答。 从另一个角度来讲，文字生成还可以分成静态生产
文章目录 1.Seq2Seq数学公式 2、添加Attention数学公式 参考 1.Seq2Seq Sequence-to-sequence 模型（以下简称 Seq2Seq）是一种深度学习模型，其论文《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》由谷歌的同学于 2014 年发表于 NIPS 会议，目前已有超过 9400 次的引
Transrofmer模型讲解 接下来我将介绍《Attention is all you need》这篇论文。这篇论文是google机器翻译团队在2017年6月放在arXiv上，最后发表在2017年nips上，到目前为止google学术显示引用量为2203，可见也是受到了大家广泛关注和应用。这篇论文主要亮点在于 1）不同于以往主流机
关系感知的自注意模型用于KT任务 为了应对新冠肺炎疫情，世界已经进入了在线学习的新阶段。在线学习的一个重要组成部分是知识追踪。KT的目的是根据学生对一系列称为交互的练习的回答来建模学生的知识水平。图1显示了一个学生顺序做练习的例子。当学生遇到一个新的练
凑热闹参加了一波暑假实习面试，共投了字节、腾讯、阿里以及讯飞。基本已经结束，分享一波面经攒一下人品和运气值。 没有提前刷力扣，开始投简历之后才用牛客网刷题。刷题用python总超时间限制，所以刷题速度很慢，大概一道题要花一两个小时才能做出来。 字节 直接笔试成绩不够（一道AC，
作者：景 单位：燕山大学 论文来源：EMNLP2020 代码地址 关于分词任务 中文分词(CWS)是在句子中划分单词边界的任务，对于中文和许多其他东亚语言来说，这是一项基本和必要的任务——对于中文来说，进行交流的基本单位是汉字，每个汉字均有各自的意思，且当不同的汉字进行组合后还会产
题目：Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks 转载博客：基于深度残差通道注意网络的图像超分辨率
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2105.02358.pdf Motivation self-attention在各种视觉任务中大放异彩，相比于卷积这类局部感知的操作，self-attention可以获取更多的long-range dependency，从而学习到融合了全局特征的feature。但是self-attention自身存在两个缺点：（1）计算量太大，计
最近两年，注意力模型（Attention Model）被广泛使用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中，是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。本文以机器翻译为例，深入浅出地介绍了深度学习中注意力机制的原理及关键计算机制，同时也抽象出其本质思想，并介
一、传统文本分类方法 文本分类问题算是自然语言处理领域中一个非常经典的问题了，相关研究最早可以追溯到上世纪50年代，当时是通过专家规则（Pattern）进行分类，甚至在80年代初一度发展到利用知识工程建立专家系统，这样做的好处是短平快的解决top问题，但显然天花板非常低，不仅费时费力，覆盖的
modeling.py 此文章是对transformers的bert源码的解读 # coding=utf-8 from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals import copy import json import logging import math import os import shutil import tarfile import tempfi
文章名：Scene Text Recognition from Two-Dimensional Perspective motivation seq-based 对于不规则文本的缺点，CRNN+CTC的算法是基于一维的，存在label和sequence无法对齐的问题。提出CAFCN和先前的seq-based方法相比，对于文本形状、背景噪声以及一阶段的检测不准确都不敏感。虽
说一下Attention中的QKV是什么，再举点例子说明QKV怎么得到。还是结合例子明白的快。 Attention中Q、K、V是什么？ 首先Attention的任务是获取局部关注的信息。Attention的引入让我们知道输入数据中，哪些地方更值得关注。 对于Q(uery)、K(ey)、V(alue)的解释，知其然而知其所以然。
