详细信息如下：论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9430730 01 引言该论文是关于对抗样本可迁移性的文章。在该论文中，作者提出了一种可迁移注意力攻击（），该方法基于关注图像特定区域和特征对干净图像进行对抗扰动。另外，作者还将三元组损失函
1.要解决的问题当把输入看成一个向量，输出是数值或者类别。但是如果遇到更复杂的问题呢？假设输入是多个向量，而且数目不固定，要怎么处理呢？总结-自注意力机制要解决的问题是：当神经网络的输入是多个大小不一样的向量，并且可能因为不同向量之间有一定的关系，而在训练时却无法充分发挥这些关系，导致模型训练结果较差。（1）输入vector set as input —向量集输入举例例1 文字处理假设输入是一句英
注意力模型(Attention Model，AM)已经成为神经网络中的一个重要概念，并在不同的应用领域进行了充分的研究。这项调查提供了一个结构化和全面的概述关于attention的发展。我们回顾了注意力机制被纳入的不同的神经网络结构，并展示了注意力如何提高神经网络的可解释性。最后，我们讨论了在实际应用中，注意力机制取得的重要影响。我们希望这项调查能够为注意力模型提供一个简明的介绍，并在开发应用方法
BERT、RoBERTa、ALBERT、SpanBERT、DistilBERT、SesameBERT、SemBERT、MobileBERT、TinyBERT和CamemBERT的共同点是什么？答案并不是“ BERT”?。而是“自注意力”?。我们不仅在讨论承载“ BERT” 的架构，更准确地说是基于 Transformer 的架构。基于 Transformer 的架构主要用于对语言理解任务
转载
2024-08-15 08:51:40
105阅读
如何理解注意力机制深度学习其实就是想学习一个模型可以用于实现 注意力机制的目的就是对所有的输入向量执行简单的线性加权，所以需要训练模型学习最优的权重值 α，但是，实际情况中我们不能简单的学习权重，因为输入的向量的长度是可变的，所以需要求解的权重参数 α 的数目也因此是可变的。此外，对于权重的值，有一个限制，需要进行归一化处理。（也就是α的和应该等于1）。因此，为了得到权重，注意力机制巧妙地使用了k
转载
2023-12-25 23:12:10
267阅读
自注意力机制(Self-attention)背景最近，学了好多东西，今天看了一下李宏毅老师讲解的自注意力机制，因此在这记录一下，以供日后复习，同时自己学习消化知识也好。综述一般来说，模型的输入输出有三种：N个输入，经过模型计算后，输出N个结果，也就是对输入向量进行计算，从而得到每个向量对应的输出值。N个输入，送入模型进行计算，最终得到一个结果。这就是平时常见的比如，文本分类、情感分析等。任意个输入
转载
2024-06-07 11:34:33
270阅读
Multi-Head Attention（MHA）：MHA是一种多头注意力模型，将注意力机制扩展到多个头，从而增强模型对于不同特征的关注度。MHA 的输入包括三个向量：查询向量（query）、键向量（key）和值向量（value）。对于一个给定的查询向量，MHA 会对键向量进行加权求和，权重由查询向量和键向量之间的相似度计算得到，然后将得到的加权和乘以值向量进行输出。在计算相似度时，常用的方法是使
转载
2023-10-06 13:39:52
963阅读
所谓自注意力机制就是通过某种运算来直接 计算得到句子 在编码过程中每个位置上的注意力权重；然后再以权重和的形式来计算得到整个句子的隐含向量表示。自注意力机制的缺陷就是：模型在对当前位置的信息进行编码时，会过度的将注意力集中于自身的位置， 因此作者提出了通过多头注意力机制来解决这一问题。实验证明，多头注意力机制 效果优于 单头注意力，计算框架如下图 V K Q 是固定的单个值，linear
转载
2023-07-03 16:15:07
3046阅读
1. 注意力提示查询、键、值注意力机制与全连接层或汇聚层的区分：“是否包含自主性提示”。自主性提示成为：查询（query） （像目标是什么就是找什么） 给定任意查询，注意力机制通过
转载
2023-10-26 23:09:31
97阅读
一、 Self-attention1. 特点输出对每一个向量处理后的带黑框的向量(考虑整个序列 sequence 和 单个向量个体 的 信息）。将这些向量再连接一个 FC 全连接层，输出标签，得到对应结果其中，self-attention 的功能是处理整个 sequence 的信息，而 FC 则是处理某一个位置的信息，Self-attention + FC 可以交替使用，知名文章：Attentio
转载
2024-02-26 15:14:39
126阅读
1.BAM: Bottleneck Attention Module核心思想：沿着通道和空间两条不同的路径推断出attention map，该模块只作用在卷积块之间，所以参数优于SENet。网络结构：由两条注意力通道， 一条路径是类似于SEnet的结构，先对F全局池化，得到一个的通道向量，然后在使用一个多层感知机（MLP，本次由两层全连接层组成），最后加入批处理规范化层（BN）以调整空间
转载
2024-08-09 13:02:05
283阅读
自然语言处理笔记总目录
注意力机制：它需要三个指定的输入Q(query)，K(key)，V(value)，然后通过计算公式得到注意力的结果，这个结果代表query在key和value作用下的注意力表示。当输入的Q=K=V时，称作自注意力计算规则常见的注意力计算规则：将Q、K进行纵轴拼接，做一次线性变化，再使用softmax处理获得结果最后与V做张量乘法将Q、K进行纵轴拼接，做一次线性变化后再使用t
转载
2024-03-25 20:24:54
1242阅读
12分55秒初步印象:目的: 使用q在k中找到v的值总体形式: 里面: 矩阵相乘+归一化+外面: 和向量相乘(解释: 向量的行数应该就是要用注意力分配权重的id数)注意力机制的计算：方式一: 以句子翻译+q,k,v理解:最初的embedding: 文本向量+位置向量矩阵的行数: 字数batch_size: 句子个数 三个需要通过参数学习的矩阵: q,k,v. &
这里写目录标题1. 注意力机制计算2. 的意义3. Multi-Head作用4. 位置编码5. Encoder与Decoder6. LayerNorm7. Self-attention与Cross-attention 1. 注意力机制计算注意力机制的计算公式如下： 其基本流程为：将query和key之间两两计算相似度，依据相似度对各个value进行加权； 在这里，要求Q与K的单个向量是等长的
转载
2024-04-10 21:03:38
1716阅读
重塑思维的十五堂课之如何提升自己的注意力及关于注意力的思考一、《别让无效努力毁了你》——克里斯·贝利为什么有的人一直工作，有的人有时工作，后者的效率要高出很多？为什么有的人一天学习十个小时，有的人一天学习三四个小时，后者却比前者成绩好？二、《The attention merchants 》三、《有序》——丹尼尔·列维汀四、《注意力曲线》人的注意力是要调节的，要将自己的注意力集中在最适合自己的区域
转载
2024-04-09 21:10:54
48阅读
导读注意力机制，其本质是一种通过网络自主学习出的一组权重系数，并以“动态加权”的方式来强调我们所感兴趣的区域同时抑制不相关背景区域的机制。在计算机视觉领域中，注意力机制可以大致分为两大类：强注意力和软注意力。由于强注意力是一种随机的预测，其强调的是动态变化，虽然效果不错，但由于不可微的性质导致其应用很受限制。与之相反的是，软注意力是处处可微的，即能够通过基于梯度下降法的神经网络训练所获得，因此其应
转载
2023-10-16 20:19:43
732阅读
摘要本文提出了卷积块注意模块(CBAM)，这是一种简单而有效的前馈卷积神经网络注意模块。在给定中间特征图的情况下，我们的模块沿着通道和空间两个不同的维度顺序地推断关注图，然后将关注图与输入特征图相乘以进行自适应特征细化。由于CBAM是一个轻量级的通用模块，它可以无缝地集成到任何CNN架构中，而开销可以忽略不计，并且可以与基本CNN一起进行端到端的训练。我们通过在ImageNet-1K、MS Coc
SKNet论文全名为《Selective Kernel Networks》（原文链接：https://arxiv.org/abs/1903.06586），发表在CVPR 2019上。SKNet也是对于SENet的改进，其结合了Inception的思想，空间注意力这一部分就是使用多个不同大小的卷积核进行感知，以适配不同大小的目标，思路和操作都非常直观： 首先将输入的特征图使用3x3和5x5的卷积核卷
注意力机制是机器学习中嵌入的一个网络结构，主要用来学习输入数据对输出数据贡献；注意力机制在NLP和CV中均有使用，本文从注意力机制的起源和演进开始，并主要介绍注意力机制以及在cv中的各类注意力机制。前言transformer从2020年开始在cv领域通过vision transformer大放异彩过后，让cv和nlp走入大一统成为可能，而后swin transformer,DETR等在目标检测等c
转载
2024-05-24 21:22:52
193阅读
今天将分享Unet的改进模型ACUNet，改进模型来自2020年的论文《ACU-NET:A 3D ATTENTION CONTEXT U-NET FOR MULTIPLE SCLEROSIS LESION SEGMENTATION》，通过理解该模型思想，在VNet基础上可以做同样的改进。1、ACUNet优点Unet虽然在医疗分割领域获得了成功，但是其无效地使用上下文信息和特征表示，很难在MS病变上
转载
2023-08-27 20:07:00
318阅读
