1.mask注意力评分函数import math
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
def masked_softmax(X, valid_lens):
"""通过在最后一个轴上掩蔽元素来执行softmax操作"""
# X:3D张量，valid_lens:1D或2D张量
if v
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2024-04-29 21:45:31
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这里仅仅是备份，具体原文章请查看完全解析RNN, Seq2Seq, Attention注意力机制 - 知乎目录1.经典的RNN结构2.Sequence to Sequence模型 编辑2.1 Embedding2.2 Seq2Seq训练问题3.Attention注意力机制4.如何向RNN加入额外信息 参考循环神经网络RNN结构被广泛应用于自然语言处理、机器翻译、语音
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2024-08-17 12:46:12
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原文：https://arxiv.org/abs/1910.03151 代码：https://github.com/BangguWu/ECANet 论文题目：ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks目录引言一、ECANet结构 二、ECANet代码三、将ECANet作为一个模块加
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2024-02-19 11:29:47
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注意力机制的简化实现输入一个N*C的x给这个8头注意力机制，它输出一个N*C2的结果。那么我们写代码的时候，其实可以按照原理去写就行了。但是，完全按照原理去写代码的话，代码会比较繁琐，所以我们把原理中的一些矩阵乘法写在一起。用x经过一次矩阵乘法，就得到8个头的q,k,v
让N*C 的 x 乘一个C * [8*C1*3]的矩阵，得到N*[8*C1*3]的矩阵，
注意到，这个矩阵里有3个N*
作者：张俊林 前导知识：RNN， LSTM，CNN深度学习中的注意力机制从本质上讲和人类的选择性视觉注意力机制类似，核心目标也是从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息。 要了解深度学习中的注意力模型，就不得不先谈Encoder-Decoder框架，因为目前大多数注意力模型附着在Encoder-Decoder框架下，当然，其实注意力模型可以看作一种通用的思想，本身并不依赖于
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2023-10-08 10:23:46
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前言由于做课题需要运用到3DCNN的知识，所以需要对3DCNN有关知识进行了解和梳理。这篇博客主要介绍了3DCNN的概念、3DCNN工作原理以及3DCNN与2DCNN的区别。这也是本人第一次编写博客，在内容上如有问题，欢迎指出。1、3DCNN的概念及3DCNN与2DCNN的区别2DCNN是输入为高度H*宽度W的二维矩阵，是在单通道的一帧图像上进行滑窗操作，这种方式没有考虑到时间维度的帧间运动信息。
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2024-03-23 11:30:25
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PointNet设想的由来说到如何设计PointNet网络的，那我们首先就要从输入数据的特性说起。点云数据是一种不规则的数据，在空间上和数量上可以任意分布，由于其特性而不能直接适用于传统CNN。以往的研究者想出了很多种处理点云方式：将点云数据转化为规则的数据，转化为栅格使其均匀分布，再用3DCNN来处理栅格数据 缺点：3D cnn 复杂度相当的高，三次方的增长，所以分辨率不高303030 相比图像
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2024-06-23 20:08:03
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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
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2024-05-24 21:22:52
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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
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2023-10-16 20:19:43
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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
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2023-08-27 20:07:00
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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
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2023-12-25 23:12:10
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HOOPS 3D Application Framework（以下简称HOOPS）是建立在OpenGL、Direct3D等图形编程接口之上的更高级别的应用程序框架。不仅为您提供强大的图形功能，还内嵌了多边形优化和大模型处理等技术，能够大大提高 3D可视化的性能。同时，HOOPS开发包中提供的大量应用程序级的实例源码，帮助您在很短的时间内搭建出商业级的3D图形应用程序。 HOOPS 3D
前言之前有款换脸软件不是叫ZAO么，分析了一下，它的实现原理绝对是3D人脸重建，而非deepfake方法，找了一篇3D重建的论文和源码看看。这里对源码中的部分函数做了自己的理解和改写。国际惯例，参考博客：什么是uv贴图？PRNet论文PRNet代码本博客主要是对PRNet的输出进行理解。理论简介这篇博客比较系统的介绍了3D人脸重建的方法，就我个人浅显的理解，分为两个流派：1.通过算法估算3DMM
向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程在计算机视觉领域，注意力机制（Attention Mechanism）已成为提升模型性能的N）中特征图通道（f...
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2024-10-25 17:32:00
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3D分析3D分析提供了很多动态探索地形表面的交互工具，比如视线，可以通过在地图上按位置或要素选择来执行，也可以利用地理处理工具来确定视线，两种方法都需要用到目标和观察者。功能表面功能表面是对给定的任意x，y位置存储一个独立的z值，ArcGIS 3D中将栅格、不规则三角网和地形数据作为功能表面，功能表面是连续的，每个x，y表面位置都只有一个高程值或z值。功能表面应用于可视化分析、表面积和体积计算以及
注意力机制潜在的是一个很有用的方法，本期我们来了解一下注意力机制背后的原理的和方法吧。
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2021-08-13 11:49:54
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在Encoder-Decoder模型框架我们提到： 不论输入和输出的语句长度是什么，中间的上下文向量长度都是固定的。 一旦长度过长，仅仅靠一个固定长度的上下文向量解码，会有信息瓶颈，可能会丢失信息的问题。 解决方法就是注意力机制。 在了解注意力机制之前，先请看《画家多
原创
2023-06-21 19:59:14
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