如果说 2019 年机器学习领域什么方向最火，那么必然有图神经网络的一席之地。其实早在很多年前，图神经网络就以图嵌入、图表示学习、网络嵌入等别名呈现出来，其实所有的这些方法本质上都是作用在图上的机器学习。本文将根据近两年的综述对图网络方法做一个总结，为初入图世界的读者提供一个总体的概览。
机器之心原创，作者：朱梓豪，编辑：Qing Lin。本文作者朱梓豪为中科院信工所在读
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2024-05-17 10:14:26
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深度学习中的注意力机制（Attention Mechanism）是一种模仿人类视觉和认知系统的方法，它允许神经网络在处理输入数据时集中注意力于相关的部分。通过引入注意力机制，神经网络能够自动地学习并选择性地关注输入中的重要信息，提高模型的性能和泛化能力。卷积神经网络引入的注意力机制主要有以下几种方法:在空间维度上增加注意力机制在通道维度上增加注意力机制在两者的混合维度上增加注意力机制我们将在本系列
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2024-06-06 14:35:06
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创建水箱强化学习模型问题描述行动与观测奖励信号终止信号创建环境对象重置函数 本示例说明如何创建一个水箱强化学习Simulink®环境，该环境包含一个RL Agent块来代替用于水箱中水位的控制器。要模拟此环境，必须创建一个智能体并在RL智能体块中指定该智能体。问题描述如果直接在matlab使用open_system('rlwatertank')则会报错 No system or file cal
摘要：ResNest主要贡献是设计了一个Split-Attention模块，可以实现跨通道注意力。通过以ResNet样式堆叠Split-Attention块，获得了一个ResNet的变体。ResNest网络保留了完整的ResNet结构，可以直接用下游任务，而不会引起额外的计算成本。ResNest在分类、FasterRCNN、DeeplabV3上都有提升。动机：著名的ResNet是针对图像分类设计的
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2024-03-11 16:20:12
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文章目录一、自注意力1. 自注意力2. 自注意力简单定义和使用3. 比较CNN、RNN和Self-Attetion3.1 CNN和self-attention3.2 RNN和self-attention二、位置编码1. 绝对位置信息2. 相对位置信息三、小结 一、自注意力 在深度学习中，我们经常使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）对序列进行编码。现在想象一下，有了注意力机制之后，
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2024-03-25 13:01:15
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作者：ongunuzaymacar编译：ronghuaiyang 导读 之前给大家介绍了一些attention相关的内容，今天给大家分享一个github仓库，实现了attention家族的几乎所有的类型，而且即插即用，非常方便。介绍这个仓库包含了对整个注意力机制家族的自定义层的实现，兼容TensorFlow和Keras。注意力机制改变了机器翻译，其在自然语言处理领域的应用日益广泛。从更广泛的意
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2024-05-18 19:29:54
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【数据标注处理】 1、先将下载好的图片训练数据放在models-master/research/images文件夹下，并分别为训练数据和测试数据创建train、test两个文件夹。文件夹目录如下 2、下载 LabelImg 这款小软件对图片进行标注 3、下载完成后解压，直接运行。（注：软件目录最好不要存在中文，否则可能会报错） 4、设置图片目录，逐张打开
注意力机制主要运用在自然语言理解当中，但是随着深度学习的发展，注意力机制也引进了计算机视觉当中，本文是将计算机视觉中的注意力机制进行了进一步的总结与提炼，将之前的注意力机制提炼为了注意力模块，并将多个这样的注意力模块有机组合在一起，从而网络深度越深，所获得的效果越好，这一个网络架构就叫做残差注意力网络，并在Imagenet上取得了不错的提升。本文主要创新点：使用了stacked network s
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2024-04-21 19:02:44
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1。 序言首先，我是看这两篇文章的。但是，他们一个写的很笼统，一个是根据Encoder-Decoder和Query(key,value)。第二个讲的太深奥了，绕来绕去，看了两天才知道他的想法。 这个是讲的很笼统的 这个是讲的太深奥的。本文 的一些基础知识还是基于第二个博客展开。但是我通过两张图可以直接让你明白attention和LSTM在一起的组合。2. Attention+LSTM2.1 A
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2024-06-16 17:19:48
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参考一文看懂 Attention（本质原理+3大优点+5大类型）完全解析RNN, Seq2Seq, Attention注意力机制1、Attention 的本质是什么Attention（注意力）机制如果浅层的理解，跟他的名字非常匹配。他的核心逻辑就是「从关注全部到关注重点」。1-1 Attention 的3大优点参数少：模型复杂度跟 CNN、RNN 相比，复杂度更小，参数也更少。所以对算力的要求也就
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2023-12-20 09:06:31
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⛄ 内容介绍本文提出了一种基于注意力机制的混合ＣＮＮ－ＢｉＬＳＴＭ系统模型，如图１所示。该模型由ＣＮＮ网络、ＢｉＬＳＴＭ网络、融合层和全连接层４部分构成。该模型的主要思路为：在通道１中，利用ＢｉＬＳＴＭ网络进行双向全局时间特征的充分提取；同时，在通道２中，利用一维卷积神经网络（ｏｎｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，１ＤＣＮＮ）对时序信号沿时间轴正方向进
目录abstractintrobackgroundsignal propagation plots(SPP)scaled weight standardizationdetermining nonlinerity-specific constants
γ
在深度学习中，我们经常使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）对序列进行编码。 想象一下，有了注意力机制之后，我们将词元序列输入注意力池化中， 以便同一组词元同时充当查询、键和值。 具体来说，每个查询都会关注所有的键－值对并生成一个注意力输出。 由于查询、键和值来自同一组输入，因此被称为 自注意力（self-attention） [Lin et al., 2017b][Vaswani e
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2024-04-17 05:44:11
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目录说明RNN的局限性注意力机制原理注意力机制实现第一步：编码第二步：第0次打分并解码第三步：第1次打分并解码Demo链接和结果分析总结&改进说明demo源自吴恩达老师的课程，从tensorflow修改为pytorch，略有不同。RNN的局限性原始数据是一个字符串：friday august 17 2001，长度是21（包含空格），为了简便这里把每一个字符用一个onehot向量表示。于是数
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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目录前言论文注意力机制Squeeze-and-Excitation (SE) 模块第一步Squeeze(Fsq)第二步excitation(Fex)SE注意力机制应用于inception和ResNet前言 在深度学习领域，CNN分类网络的发展对其它计算机视觉任务如目标检测和语义分割都起到至关重要的作用，因
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2024-03-15 10:00:50
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概念：注意力机制模仿了生物观察行为的内部过程，即一种将内部经验和外部感觉对齐从而增加部分区域的观察精细度的机制。例如人的视觉在处理一张图片时，会通过快速扫描全局图像，获得需要重点关注的目标区域，也就是注意力焦点。然后对这一区域投入更多的注意力资源，以获得更多所需要关注的目标的细节信息，并抑制其它无用信息，主要用于解决LSTM/RNN模型输入序列较长的时候很难获得最终合理的向量表示问题，做法是保留L
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2024-06-16 12:27:37
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一、在backbone后面引入注意力机制1、先把注意力结构代码放到common.py文件中，以SE举例，将这段代码粘贴到common.py文件中2、找到yolo.py文件里的parse_model函数，将类名加入进去3、修改配置文件（我这里拿yolov5s.yaml举例子），将注意力层加到你想加入的位置；常用的一般是添加到backbone的最后一层，或者C3里面，这里是加在了最后一层当在网络中添加
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2024-05-07 15:58:00
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神经网络的注意机制（Attention Mechanisms）已经引起了广泛关注。在这篇文章中，我将尝试找到不同机制的共同点和用例，讲解两种soft visual attention的原理和实现。 什么是attention？ 通俗地说，神经网络注意机制是具备能专注于其输入（或特征）的神经网络，它能选择特定的输入。我们将输入设为x∈Rd，特征向量为z∈Rk，a∈[0,1]k为注意向量，fφ（x）为
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
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2023-11-03 11:11:45
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