?本文主要介绍了Self-Attention产生的背景以及解析了具体的网络模型一、Introduction 统一、固定长度的向量来表示。比如NLP中长短不一的句子。此外，我们需要输出的数据有时候也会复杂，比如一组向量中每一个向量有一个输出（词性标注），或者一组向量有一个输出，或者输出的数量让机器自己决定（即seq2seq任务，比如中英文翻译）Fully-connected，然后每一个向量
01 对于attention的理解attention翻译为注意力，对于不同的输入信息根据重要性不同赋予不同的权重。来源于人类对同一事物的注意力不同而得名。可以根据图一来做简单的理解，其中颜色较深的部分，指的是比较关注的分布。 图1
02 Attention在NLP中的来源在NLP中，Attention来源于SeqSeq中，在最后一个timestep后encode输出开始预测deco
Abstract注意力已经成为深度学习中最重要的概念之一。本文旨在对近年来提出的最新注意力模型作概述。我们建立了一个较为通用的模型，此外根据四个标准即注意力的柔软性、输入特征的形式、输入表示和输出表示来对当前注意力模型进行分类。最后讨论了注意力在深度学习可解释上的作用。一、Introduction注意力是人类利用有限的处理资源从海量信息中快速选择高价值信息的一种手段，从而提高了知觉信息处理的效率和
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2023-07-14 18:01:58
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目录Sequence to Sequence model注意力机制attention加法注意力和乘法注意力注意力机制在计算机视觉方面的应用注意力机制在自然语言处理方面的应用其他attention 方法注意力机制是深度学习在近几年最重要的一个创新。本文将介绍简要的介绍一下注意力机制的原理。Sequence to Sequence model在将注意力机制之前首先要介绍一下S2S model，在rnn
1、Attention Model 概述 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型，举个例子来说，当我们观赏一幅画时，虽然我们可以看到整幅画的全貌，但是在我们深入仔细地观察时，其实眼睛聚焦的就只有很小的一块，这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上，也就是说这个时候人脑对整幅图的关注并不是均衡的，是有一定的权重区分的。这就是深度学习里的Attention Model
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2023-09-20 09:18:05
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深度注意力机制模型
深度注意力机制模型（Deep Attention Matching Network）是开放领域多轮对话匹配模型。根据多轮对话历史和候选回复内容，排序出最合适的回复。 网络结构如下
任务定义与建模
多轮对话匹配任务输入是多轮对话历史和候选回复，输出是回复匹配得分，根据匹配得分排序。
模型原理介绍
可以参考论文:http://aclweb.org/ant
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2021-06-10 11:07:08
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在之前的文章中，我们介绍过如何基于LSTM来进行情感识别的任务。从本质上来说，LSTM可以用于提取整段文本的语义信息，然后对最后一个LSTM Cell输出的结果进行业务层面的分类建模即可。在工业界的实际尝试中，尤其对于短文本，这种建模方式本身可以作为baseline甚至可以经过精心的调优达到生产环境的精度要求。但是RNN结构有其自身的一些缺点。比如，长距离依赖导致头部的信息丢失，容易在BPTT算法
感想这篇文章我看了一下作者是北航和微软亚洲研究院合起来做的一篇文章，我感觉最深的是它的那我还真以
原创
2022-08-11 17:33:21
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1. 摘要 在图像超分辨领域，卷积神经网络的深度非常重要，但过深的网络却难以训练。低分辨率的输入以及特征包含丰富的低频信息，但却在通道间被平等对待，因此阻碍了网络的表示能力。 为了解决上述问题，作者提出了一个深度残差通道注意力网络（RCAN）。特别地，作者设计了一个残差中的残差（RIR）结构来构造深
原创
2021-06-10 14:33:58
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Lightweight Attention Module for Deep Learning on Classification and Segmentation of 3D Point CloudsYunhao Cui, Yi An, Member, IEEE, Wei Sun, Huosheng Hu, Senior Member, IEEE, and Xueguan Song年份：2020期
原创
2023-03-06 00:29:09
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一、文章信息《TA-STAN: A Deep Spatial-Temporal Attention Learning Framework for Regional Traffic Accident Risk Prediction 》西南交通大学2019年发表在“International Joint Conference on Neural Networks ”上的一篇文章。二、摘要交通事故风险的
论文链接：https://arxiv.org/abs/1910.03151 代码地址：https://github.com/BangguWu/ECANet 讲解：https://mp.weixin.qq.com/s/LOOhcmyMIVJugER0wJkDhg
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2020-07-14 12:42:00
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Attention1 解决了什么问题？我们在编码（如使用 LSTM/RNN 等）的时候，通常是使用最后一个隐藏层的输出最为最终的编码。这样做的话，一旦输入序列很长，更早期的输入信息可能不能被很好的记录。另外，就算是将 Encoder 中的每个隐藏层的输出全部都输入给 Decoder，也存在问题。因为两种语言之间单词之间的位置可能没有一一对应的关系，比如中文的 ‘我是一个学生’ 是5个词翻译成英文之
《RA-UNet: A hybrid deep attention-aware network to extract liver and tumor in CT scans》
原创
2021-08-02 14:57:40
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本文作者简单地结合了 IRB 和 Transformer 的设计思路，希望结合 Attention 重新思考移动端小模型中的基本模块。具体而言，
文章目录写在前面——定义维度符号输入数据KQV矩阵算法核心attention核心By the way……pytorch 实现 写在前面——定义维度符号字母BUEHDkqDv含义batch 大小组数据长度（例如：一句话有多少个字，一时间序列包含多少天数据）数据表示维度（例如：一个字用多少维数据表示，一天数据包含多少个不同方面的数据）多头attention机制中的头数每个头中KQ矩阵用多少维数据表示
原创
2021-09-08 09:58:22
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前言：针对OCR问题，有各种各样的检测和识别网络，虽然架构各不相同，但是基本思想都是通过CNN网络提取文本特征，然后通过RNN网络学习特征之间的关系，从而实现文本识别。目前已经完成CRNN网络的相关工作，在生成的样本上取得较好的识别效果，但是在应用于扫描生成的PDF文件进行识别时，错误率还是很高的，可能的原因是样本不够贴近具体的应用场景，所以样本中应该包含来自真实场景的采样，或者在生成数据时应该加
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2023-07-04 07:18:19
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0-写在前面随机森林，指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出。简单来说，是一种bagging的思想，采用bootstrap，生成多棵树，CART（Classification And Regression Tree）构成的。对于每棵树，它们使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的，这意味着，总的训练集中的有些样本可能
之前提到，深度神经网络在训练中容易遇到梯度消失/爆炸的问题，这个问题产生的根源详见之前的读书笔记。在 Batch Normalization 中，我们将输入数据由激活函数的收敛区调整到梯度较大的区域，在一定程度上缓解了这种问题。不过，当网络的层数急剧增加时，BP 算法中导数的累乘效应还是很容易让梯度慢慢减小直至消失。这篇文章中介绍的深度残差 (Deep Residual) 学习网络可以说根治了这种
