今天总结一下目前SR的SOTA中利用了Attention的工作,主要有3篇.按时间顺序分别是18年的RCAN,19年的SAN和20年的HAN.利用Attention的SR再PSNR表现上都排名比较靠前,HAN可以算是目前表现排在第一的.RCAN【ECCV18】笔记链接比较早引入channel-attention的工作。在EDSR的基础上提出residual in residual（RIR）结构：包
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
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2023-11-03 10:58:36
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目录什么是Self-Attention（自注意力机制）？一步步理解Self-Attention代码自己实现？什么是Self-Attention（自注意力机制）？ 如果你在想Self-Attention（自注意力机制）是否和Attention（注意力机制）相似，那么答案是肯定的。它们本质上属于同一个概念，拥有许多共同的数学运算。 一个Self-Attention模块拥有n个输入，返回n个输出。
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2024-06-18 09:27:44
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?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
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2024-01-11 11:07:49
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自注意力机制（self-attention）是一种基于注意力机制的神经网络模型，主要用于自然语言处理任务中。它在Transformer模型中被广泛使用，能够对输入序列中的每个元素计算其与其他元素之间的关系，并使用这些关系来更好地表示输入序列。在自注意力机制中，每个元素都是一个向量表示，例如，在语言处理中，可以将每个单词的嵌入向量作为输入序列中的元素。然后，为了计算每个元素与其他元素之间的关系，自注
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2023-12-10 09:02:29
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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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第一部分：RSA算法原理与加密解密一、RSA加密过程简述A和B进行加密通信时,B首先要生成一对密钥。一个是公钥，给A，B自己持有私钥。A使用B的公钥加密要加密发送的内容，然后B在通过自己的私钥解密内容。 二、RSA加密算法基础整个RSA加密算法的安全性基于大数不能分解质因数。三、数学原理(一) 互质关系：两个数a和b没有除1外的其他公约数，则a与b互质1. 
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2024-03-13 09:37:19
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前言JavaScript 函数对参数的值(arguments)没有进行任何的检查。 JavaScript 函数参数与大多数其他语言的函数参数的区别在于：它不会关注有多少个参数被传递，不关注传递的参数的数据类型。函数未定义参数如果一个函数为定义参数，但是函数内部却用到了2个参数a和b，那么在调用函数的时候，可以给a和b传参。function func() {
console.log(a);
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2024-02-20 14:56:39
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本文参考：https://www.zhihu.com/search?type=content&q=attention%20maphttps://www.zhihu.com/search?type=content&q=attention%20map计算机视觉中的Attention MapAttention Map是什么？一种特征矩阵的计算方式，凝练出有特点的矩阵数据。
原创
2022-01-10 17:38:40
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浅谈Attention机制的理解 通俗易懂，很适合入门。Attention机制最早是应用于图像领域的，九几年就被提出来的思想。相关论文：
原创
2022-04-29 22:59:59
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根据JUnit GitHub (https://github.com/junit-team/junit/wiki/Download-and-Install),使用 JUnit 4时, junit.jar 和hamcrest-core.jar 都需要.
原创
2016-09-06 11:59:44
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文章目录前言Gmlp输入与输出结构个人理解 前言前不久入职某大厂了，有点怀念无忧无虑的学生时代。入职后很快收到了第一个优化任务，算法岗的高不确定性确实会让人有一丝焦虑。目前体感来看，现有的深度学习模型性能非常依赖于数据质量，在数据质量足够的前提下，才有模型上的一系列操作。本文将总结类ViT网络结构Gmlp，论文题为Pay Attention to MLPs本文为个人总结，如有错误，欢迎指出。本文
Embedding的用法(以pytorch为例)在seq2seq的模型中构造Decoder的时候用到了embedding。是将encoder的输出送到decoder中进行解码，当然这也用到了attention机制。 原本encoder输出的是每个单词对应的编号，比如说输出 1 5 28 19 四个编号 分别对应我爱中国，简单来说是将这4个编号用one-hot的形式作为decoder的输入，但是这样
DAS: A Deformable Attention to Capture Salient Information in CNNsAbstract卷积神经网络(cnn)在局部空间模式识别方面表现优异。对于许多视觉任务，如物体识别和分割，显著信息也存在于CNN的内核边界之外。然而，由于cnn的接受域有限，它很难捕捉到相关的信息。自关注可以改善模型对全局信息的访问，但会增加计算开销。我们提出了一种快
一、短信验证码回传1、原理通过手机找回密码，响应包中包含短信验证码2、案例某网站选择用手机找回密码：点击发送按钮，拦截回包，可以查看到短信验证码，如下图所示：3、修复建议响应包中去掉短信验证码二、修改用户名、用户ID或手机号重置任意账号密码1、原理通过手机找回密码是一般需要短信验证码验证（这里可以尝试爆破或绕过）。当我们输入正确的手机号和正确的短信验证码，然后进入重置密码的最后一步，也就是输入新的
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2024-08-23 10:56:42
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一、基本用法箭头函数的基本语法是：var 函数名=（参数1，参数2）=>{要执行的函数操作};例如一下两端代码进行函数声明的功能是一样的：var f1=(num1,num2)=>{
console.log(num1+num2);
}
var f2=function(num1,num2){
console.log(num1+num2);
}
f1(1,2);//3
f2(
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2024-03-21 11:32:54
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Rest 参数与 Spread 语法在 JavaScript 中，很多内建函数都支持传入任意数量的参数。例如：Math.max(arg1, arg2, ..., argN) —— 返回入参中的最大值。Object.assign(dest, src1, ..., srcN) —— 依次将属性从 src1..N 复制到 dest。……等。在本文中，我们将学习如何编程实现支持函数可传入任意数量的参数。以
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2024-04-11 21:17:20
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2019-09-10 19:46:07 问题描述：Seq2Seq模型引入注意力机制是为了解决什么问题？为什么选择使用双向循环神经网络模型？ 问题求解： 在实际任务中使用Seq2Seq模型，通常会先使用一个循环神经网络作为编码器，将输入序列编码成一个向量表示；然后再使用一个循环神经网络模型作为解码器，
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2019-09-10 22:39:00
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地址：http://xxx.itp.ac.cn/pdf/2007.07729.pdf github：ihttps://github.com/YimianDai/open-atac
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2020-07-18 10:17:00
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卷积核及特征图可视化
原创
2021-08-02 16:15:23
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