注意力机制与Transformer注意力机制（Attention）简介计算步骤运行可视化详解两种版本Scaled Dot-Product AttentionMulti-Head AttentionTransformerModel Architecture（模型结构）Encoder and Decoder Stacks（编码器栈和解码器栈）EncoderDecoder:模型可视化详解 注意力机制（
转载
2024-08-14 08:29:18
298阅读
注意力机制是一种在神经网络中特别重要的技术，尤其在处理序列数据（如自然语言处理、图像处理等）时。它允许模型在处理信息时，动态地分配注意力权重，从而有效地捕捉输入数据中重要特征。接下来的内容将详细阐述注意力机制的原理以及如何在Python中实现这一过程。
背景描述
在深度学习的背景下，注意力机制的提出是为了克服传统神经网络模型在序列建模上存在的局限性。尤其是在处理长序列数据时，模型往往难以有效捕
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，输入都可以看作是一个向量，输出是一个数值或类别。然而，若输入是一系列向量（序列），同时长度会改变，例如把句子里的单词都描述为向量，那么模型的输入就是一个向量集合，并且每个向量的大小都不一样： 将单词表示为向量的方法：One-hot Encoding（独热编码）。向量的长度就是世界上所有词汇的数目，用不同位的1（其余位置为0）表示一个词
转载
2024-08-14 13:41:59
116阅读
1. 用机器翻译任务带你看Attention机制的计算
单独地去讲Attention机制会有些抽象，也有些枯燥，所以我们不妨以机器翻译任务为例，通过讲解Attention机制在机器翻译任务中的应用方式，来了解Attention机制的使用。什么是机器翻译任务？以中译英为例，机器翻译是将一串中文语句翻译为对应的英文语句，如图1所示。 图1 机器翻译示例图图1展示了一种经典的机器翻
转载
2023-09-05 21:00:06
382阅读
注意力机制与Swin-Transformer本文内容和图片未经允许禁止盗用，转载请注出处。一、摘要本文包括两个部分，第一部分主要介绍注意力机制的思想，并详细讲解注意力机制、自注意力机制和多头注意力机制的区别和本质原理，第二部分将详细讲解SWin-Transformer的网络结构，算法策略。最后总结Transformer应用于视觉领域的现状和发展。对注意力机制有一定了解的同学可以直接看第二部分，看S
转载
2023-12-15 09:31:46
86阅读
Attention出自NMT（神经网络机器翻译）以处理文本对齐问题，目前已经在各个领域发光发彩，玩出各种花样带出多少文章。而Attention的本质其实就是–加权重。通用的NMT的架构如上图所示，其中会由两个Deep LSTM做encoder 和 decoder。（ NMT大部分以Encoder-Decoder结构为基础结构，而且特别喜欢bidirectional，但它无法适应在线的场景，所以目
注意力机制一、注意力机制是什么二、注意力机制的原理是什么三、注意力机制的分类1、点积注意力2、加性注意力3、自注意力 一、注意力机制是什么注意力机制（Attention Mechanism）是一种在计算机科学和机器学习中常用的技术，可以使模型在处理序列数据时更加准确和有效。在传统的神经网络中，每个神经元的输出只依赖于前一层的所有神经元的输出，而在注意力机制中，每个神经元的输出不仅仅取决于前一层的
转载
2023-11-03 11:11:45
189阅读
Attention注意力机制与self-attention自注意力机制为什么要因为注意力机制在Attention诞生之前，已经有CNN和RNN及其变体模型了，那为什么还要引入attention机制？主要有两个方面的原因，如下：（1）计算能力的限制：当要记住很多“信息“，模型就要变得更复杂，然而目前计算能力依然是限制神经网络发展的瓶颈。（2）优化算法的限制：LSTM只能在一定程度上缓解RNN中的长距
转载
2024-06-08 18:36:04
59阅读
Bi-LSTM(Attention)@目录Bi-LSTM(Attention)1.理论1.1 文本分类和预测(翻译)1.2 注意力模型1.2.1 Attention模型1.2.2 Bi-LSTM(Attention)模型结构2.实验2.1 实验步骤2.2 算法模型1.理论1.1 文本分类和预测(翻译)文本分类的输入处理和预测(翻译)不同:预测(翻译)通常用eye()把每个输入向量转换为one-ho
转载
2024-06-11 22:45:37
159阅读
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
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
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
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
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
神经网络学习小记录63——Keras 图像处理中注意力机制的解析与代码详解学习前言什么是注意力机制代码下载注意力机制的实现方式1、SENet的实现2、CBAM的实现3、ECA的实现注意力机制的应用 学习前言注意力机制是一个非常有效的trick，注意力机制的实现方式有许多，我们一起来学习一下。什么是注意力机制注意力机制是深度学习常用的一个小技巧，它有多种多样的实现形式，尽管实现方式多样，但是每一种
转载
2024-01-28 01:54:55
109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
Squeeze-and-Excitation Networks(SENet)论文地址：https://arxiv.org/abs/1709.01507主要思想：提出SE block优点：增强特征通道论文内容如下：X : input data输入数据F tr : convolutional operator卷积算子 U
: feature map特征图 F
sq
:Feature m
转载
2024-08-12 18:17:31
606阅读
目录 Attention介绍 Attention原理Attention的其他应用 代码尝试 一句话简介：九几年提出的概念，2014年在视觉领域火了以后，逐步引入NLP中，2017年的《Attention is all you need》引爆改结构，初步思想也很简单，就是提高某个区域的权重系数，有Local Attention Model、Global Attention Model和self-at
转载
2024-01-19 14:42:32
487阅读
文章目录1.注意力机制1.1 注意力机制1.1.1 非参注意力池化层1.1.2 Nadaraya-Watson核回归1.1.3 参数化的注意力机制1.1.4 注意力汇聚：Nadaraya-Watson核回归的代码实现2 注意力分数2.1 加性注意力2.2 缩放点积注意力2.3 注意力打分函数代码实现3 使用注意力机制的seq2seq4 多头注意力5 自注意力5.1 比较卷积神经网络、循环神经网络
转载
2023-08-11 19:01:51
16阅读
