作者：白裳循环神经网络RNN结构被广泛应用于自然语言处理、机器翻译、语音识别、文字识别等方向。本文主要介绍经典的RNN结构，以及RNN的变种（包括Seq2Seq结构和Attention机制）。希望这篇文章能够帮助初学者更好地入门。经典的RNN结构 图1这就是最经典的RNN结构，它的输入是：输出为：也就是说，输入和输出序列必有相同的时间长度！ 图2假设输入 ( &
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2024-08-15 14:16:09
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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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目录定义：注意力机制：Transformer 模型：总结：定义：Transformer 和注意力机制（Attention Mechanism）之间存在密切的关系，事实上，注意力机制是 Transformer 模型的核心组成部分之一。注意力机制：注意力机制是一种用于处理序列数据的技术，最早用于自然语言处理任务，如机器翻译。在注意力机制中，给定一个查询（query）和一组键值对（key-value p
注意力机制最早在自然语言处理和机器翻译对齐文本中提出并使用，并取得了不错的效果。在计算机视觉领域，也有一些学者探索了在视觉和卷积神经网络中使用注意力机制来提升网络性能的方法。注意力机制的基本原理很简单：它认为，网络中每层不同的（可以是不同通道的，也可以是不同位置的，都可以）特征的重要性不同，后面的层应该更注重其中重要的信息，抑制不重要的信息。比如，性别分类中，应该更注意人的头发长短，这些和性别
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2024-04-18 11:36:05
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一、前提该篇为基于实现LSTM中文情感倾向分析的基础上，为提高情感倾向预测的准确度，而引入的一个注意力机制模块，通过翻阅相关学术文献和其他资料所作的归纳总结。二、注意力机制简介简单来说，注意力机制与人类视觉注意力相似，正如人在看事物一样，会选择重点的对象，而忽略次要对象。近几年来，注意力机制在图片处理领域和自然语言处理领域得到广泛的应用，并展现出显著的效果。注意力机制主要是利用神经网络找到输入特征
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2024-04-13 00:11:34
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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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from IPython.display import Image
%matplotlib inline6.5使用Tensorflow构建字符级别(character-level) 语言模型在我们现在将要构建的模型中，输入是一个文本文档，我们的目标是开发一个能够生成与输入文档样式相似的新文本的模型。这种输入的例子是使用特定编程语言的书籍或计算机程序。在字符级语言建模中，输入被分解为一系列字符，这些
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2024-06-19 19:15:31
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摘要 图像分类作为计算机视觉的一个重要研究领域，由传统机器学习到最近兴起的深度学习模型，不断地提高着分类的准确性与高效性。本文从数据集的匮乏问题出发，在原有数据集上进行了相应的扩充与图像增强，以此来提高模型的训练精度与泛化性能。针对原有的参考模型 In
RNN序列编解码器 红色 输入，蓝色 输出 绿色 编、解码器 Sequence to Sequence模型 编码器Encoder把所有的输入序列都编码成一个统一的语义向量Context，然后再由解码器Decoder解码。在解码器Decoder解码的过程中，不断地将前一个时刻 [公式] 的输出作为后一
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2020-06-16 16:45:00
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识别不显著特征是模型压缩的关键。然而，这一点在注意力机制中却没有得到研究。在这项工作中提出了一种新的基于规范化的注意力模块(NAM)，它抑制了较少显著性的权值。它对注意力模块应用一个权重稀疏惩罚，因此，在保持类似性能的同时，使它们更有效地计算。通过与ResNet和MobileNet上其他三种注意力机制的比较，表明本文的方法具有更高的准确性。NAM: Normalization-based Att
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2024-01-25 18:51:30
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（1）自注意力集中机制我想学的是注意力机制但是好像一开始跑歪了，学了自注意力机制。该说不说，讲的挺不错的。台大李宏毅自注意力机制 input：vector setmuti-head：可能会有不同的联系在图片中的应用:将一个像素上的rgb看作一个vector模型上的应用包括：①self-attention GAN ②DETRCNN和Self-attention的对比： CNN只考虑receptive
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2024-05-24 21:10:29
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先看原始的机器翻译的模型 左边的是编码器，右边的是解码器。什么意思呢？就是左边部分输入中文，然后编码器前向传播传递到尽头后，传入解码器，解码器通过编码器传入的值，先输出第一个翻译出来的英文单词，然后把输出的第一个英文单词输入第二块，输出第二个英文单词，以此类推。便可以实现机器翻译。但是这样做，会出现一个问题，就是对长句子的翻译能力不好。就像没有复习长难句的人去看英语阅读，看不懂。这时，便引入了注意
resnet发展历程
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.06586.pdf代码地址：https://github.com/pppLang/SKNet1.是什么？SK-net网络是一种增加模块嵌入到一些网络中的注意力机制，它可以嵌入和Resnet中进行补强，嵌入和方法和Se-net类似。SKNet的全称是“Selective Kernel Network”，
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2024-08-26 20:14:03
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参考：睿智的seq2seq模型3——注意力机制概念详解与其在LSTM中的使用bilibili视频
原创
2022-07-18 11:10:47
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# RNN加入注意力机制pytorch实现
在自然语言处理领域，循环神经网络(RNN)是一种常用的模型，用于处理序列数据。然而，RNN在处理长序列时存在梯度消失或梯度爆炸的问题，导致模型性能下降。为了解决这一问题，我们可以在RNN中加入注意力机制，使模型能够关注序列中的关键信息。
## 1. 什么是注意力机制？
注意力机制是一种让模型能够关注输入数据中重要部分的技术。在自然语言处理中，注意力
原创
2024-07-28 07:51:36
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以下是对pytorch 1.0版本 的seq2seq+注意力模型做法语--英语翻译的理解（这个代码在pytorch0.4上也可以正常跑）：1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 """
3 Translation with a Sequence to Sequence Network and Attention
4 **********************
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2024-05-18 00:32:51
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摘要: 众所周知，经典的transformer架构中采用了multi-head attention机制来引导模型从不同角度学习不同的语义信息，从各种实验对比中也能发现多头机制确实能够提升模型在NLP任务上的精度。然而，随着目前大规模预训练模型 ...人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者
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2024-08-26 11:45:11
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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
