自然语言处理中的自注意力机制（Self-attention Mechanism） 近年来，注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中，之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结（可见）。随着注意力机制的深入研究，各式各样的attention被研究者们提出。在2017年6月google机器翻译团队在arXiv上放出的《Attention is all y
注意力机制是一种在给定文本词向量中查找重要词，并赋予一定重要权值的机制。假设输入序列为X，三个随机初始的矩阵键值K(Key) 、查询值Q(Query)和值V(Value)。当 Query、Key、Value 都是从同一个输入序列 X 中生成时，就称为自注意力机制（Self-Attention）。因为相关性有很多种不同的形式，有很多种不同的定义，所以有时不能只有一个q，要有多个q，不同的q负责不
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2023-07-27 11:06:04
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文章目录一、Self-Attention 各式各样的变型二、How to make self-attention efficient？三、Notice四、Local Attention / Truncated Attention五、Stride Attention六、Global Attention七、Many Different Choices八、Can we only focus on Cr
文章目录前言一、注意力机制1.1注意力机制通俗理解1.2注意力机制计算公式1.3注意力机制计算过程1.4注意力机制代码二、自注意力机制2.1 注意力机制和自注意力机制的区别2.2 编码-译码中的attention2.3自注意力机制计算流程三、多头注意力机制3.1多头注意力机制计算过程3.2 多头自注意力机制计算过程3.3位置编码四、Vision Teansformer（ViT）4.1 Embed
# 自注意力机制（Self-Attention Mechanism）及其在PyTorch中的应用
## 引言
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）中的关键任务之一是语言建模，即根据一段给定的文本序列预测下一个字符或单词。传统的语言模型，如循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），在处理长序列时存在梯度消失或梯度爆炸的问题
原创
2023-08-03 06:18:21
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# 实现自注意力机制 pytorch
## 简介
自注意力机制是一种用于处理序列数据的强大工具，它能够对序列中的每个元素赋予不同的权重，从而更好地捕捉序列中的关联信息。在本文中，我们将使用PyTorch来实现自注意力机制，并通过逐步指导的方式帮助你了解整个实现过程。
## 实现流程
下面是实现自注意力机制的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据
原创
2023-08-27 06:54:50
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一、 Self-attention1. 特点输出对每一个向量处理后的带黑框的向量(考虑整个序列 sequence 和 单个向量个体 的 信息）。将这些向量再连接一个 FC 全连接层，输出标签，得到对应结果其中，self-attention 的功能是处理整个 sequence 的信息，而 FC 则是处理某一个位置的信息，Self-attention + FC 可以交替使用，知名文章：Attentio
2022年2月Arxiv Link : https://arxiv.org/abs/2202.09741Code Link : https://github.com/Visual-Attention-Network1 简介简单的将自然语言处理中的自注意力机制拿到计算机视觉中是否合理 ？ 卷积的优点是可以充分利用图像本身的2D结构信息。而自注意力机制的优点是可以捕捉
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2023-09-18 16:54:43
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1. Attention（注意力机制）的诞生 注意力机制，起初是作为自然语言处理中的工作为大家熟知（文章 Attention is all you need 详细介绍了“什么是注意力机制”）。注意力机制的本质就是定位到感兴趣的信息，抑制无用信息，结果通常都是以概率图或者概率特征向量的形式展示，从原理上来说，主要分为空间注意力模型，通道注意力模型，空间和通道混合注意力模型三种。即：① 注意力机制是深
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2023-09-13 11:45:19
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pytorch注意力机制最近看了一篇大佬的注意力机制的文章然后自己花了一上午的时间把按照大佬的图把大佬提到的注意力机制都复现了一遍，大佬有一些写的复杂的网络我按照自己的理解写了几个简单的版本接下来就放出我写的代码。顺便从大佬手里盗走一些图片，等我有时间一起进行替换，在此特别鸣谢这位大佬。SENet SE是一类最简单的通道注意力机制，主要是使用自适应池化层将[b,c,w,h]的数据变为[b,c,1,
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
说在前面的前言什么是注意力机制代码下载注意力机制的实现方式1、SENet的实现2、CBAM的实现 3、ECA的实现注意力机制的应用说在前面的前言注意力机制是一个非常有效的trick，注意力机制的实现方式有许多，我们一起来学习一下。（最近在研究注意力机制内容，顺手写了一些，感谢文后两篇文章的指点。日常记录，会持续更新记录更多的注意力机制架构方法）
什么是注意力机制
一、Vision Transformer介绍Transformer的核心是 “自注意力” 机制。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf自注意力（self-attention）相比 卷积神经网络 和 循环神经网络 同时具有并行计算和最短的最大路径⻓度这两个优势。因此，使用自注意力来设计深度架构是很有吸引力的。对比之前仍然依赖循环神经网络实现输入表示的自注意
1.Multiheads-Self-Attentiona简介多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）是一种注意力机制的变体，用于增强模型在处理序列数据时的建模能力。它在自注意力机制的基础上引入了多个头（Attention Head），每个头都可以学习到不同的注意力权重分布，从而能够捕捉到不同的关系和特征。多头自注意力机制可以分为以下几个主要步骤：1.1查询、键和值的线
目录一、符号说明二、注意力评分函数2.1 加性注意力2.2 缩放点积注意力2.3 mask与dropout三、自注意力四、多头注意力4.1 两种mask的理解4.1.1 key_padding_mask4.1.2 attn_mask4.2 合并两种mask4.3 MHA完整代码4.4 多头自注意力References 一、符号说明采用和PyTorch官方文档相似的记号：符号描述查询向量的维度键向
文章目录OverviewWhat is self-attention?1. IllustrationsStep 1: Prepare inputsStep 2: Initialise weightsStep 3: Derive key, query and valueStep 4: Calculate attention scores for Input 1Step 5: Calculate s
文章目录1.注意力机制1.1 注意力机制1.1.1 非参注意力池化层1.1.2 Nadaraya-Watson核回归1.1.3 参数化的注意力机制1.1.4 注意力汇聚：Nadaraya-Watson核回归的代码实现2 注意力分数2.1 加性注意力2.2 缩放点积注意力2.3 注意力打分函数代码实现3 使用注意力机制的seq2seq4 多头注意力5 自注意力5.1 比较卷积神经网络、循环神经网络
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2023-08-11 19:01:51
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引入注意力机制原因在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量（context vector）来获取输⼊序列信息。然而RNN机制实际中存在长程梯度消失的问题，对于较长的句子，我们很难寄希望于将输入的序列转化为定长的向量而保存所有的有效信息，所以随着所需翻译句子的长度的增加，这种结构的效果会显著下降。与此同时，解码的目标词语可能只与原输入的部分词语有关，而并不是
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2023-08-13 14:44:16
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0. 前言梳理目前主流的注意力机制代码，目前以pytorch为例。说明：特征图维度的组织形式为：（batch,channel,height,width）后续增加1. 正文1.1 SEBlock 2017考虑通道间的注意力之间的关系，在通道上加入注意力机制 论文：https://arxiv.org/abs/1709.01507 代码：https://github.com/hujie-frank/SE
注意力机制概述重点传统注意力机制模块和结构，计算方法不同应用场景nlp attention应用场景，具有什么优势编码方式（同一/不同序列编码，计算方式） 本质上是一个加权求和模块传统注意力机制加权求和模块：神经网络中的一个组件，可以单独使用，但更多地用作网络中的一部分。模块结构训练 将模块放到整体模型中，不需要额外的训练数据权重可以由模块中的参数学到评价 放到各个任务中检验，通过任务指标的提升证明
