SPANet：空间金字塔注意力网络摘要 注意机制在计算机视觉研究中取得了巨大的成功。本文引入空间金字塔注意网络(SPANet)来研究注意块在图像识别中的作用。我们的SPANet概念简单，但实际功能强大。它通过横向增加空间金字塔注意力(SPA)块来增强基础网络。与其他利用全球平均池化的基于注意力的网络相比
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2024-04-20 22:08:03
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采用带注意机制的序列序列结构进行英印地语神经机器翻译Seq2seq模型构成了机器翻译、图像和视频字幕、文本摘要、聊天机器人以及任何你可能想到的包括从一个数据序列到另一个数据序列转换的任务的基础。如果您曾使用过谷歌Translate，或与Siri、Alexa或谷歌Assistant进行过互动，那么你就是序列对序列(seq2seq)神经结构的受益者。我们这里的重点是机器翻译，基本上就是把一个句子x从一
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2024-05-13 12:54:56
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文章目录背景知识AttentionCellWrapper理论基础AttentionCellWrapper源码解析 背景知识注意力机制最早被用于机器翻译领域，其本质类似于人类在认知事物时的注意力，后因其有效性被广泛用于计算机视觉、语音识别、序列预测等领域。 常见的注意力机制通常是基于Encoder-Decoder的，模型在Decoder阶段进行解码时会考虑编码阶段Encoder的所有隐藏状态。At
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2023-09-02 22:16:58
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论文: Attention-based LSTM for Aspect-level Sentiment Classification作者: Yequan Wang and Minlie Huang一、摘要Aspect-level的情感分类是情感分析中的一项细粒度任务。由于它提供了更完整，更深入的结果，因此近年来，aspect-level情感分析受到了很多关注。在本文中，我们揭示了句子的情感不仅由内
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2024-08-09 00:01:29
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在上个月的Google I/O大会上，Google发布了TensorFlow Serving的首个主要版本。Noah Fiedel对其中的一些新特性做了详细的介绍，并给出了他对该项目未来发展的一些看法。\\ TensorFlow Serving 1.0的特性包括：多种批量处理（Batching）选项；一个用于生命周期管理的模型管理器；为同一模型的多版本同时提供服务；支持子任务；数据源定义标准化，
注意力原理注意力计算时有3个输入：Q：可以看作是多个特征的集合，在序列模型中结构通常是：(batch_size, seq_len_q, depth)，seq_len_q是时间长度，代表一段时间的depth维特征。K：可以看作是当前要计算注意力的特征，用来与Q的多个特征，进行矩阵相乘，计算出K的注意力权重。V：代表的是结果，将Q、K计算出的注意力分数，与V相乘，得到一个叠加了权重的V值。这就是注意力
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2023-09-05 08:28:32
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BERT、RoBERTa、ALBERT、SpanBERT、DistilBERT、SesameBERT、SemBERT、MobileBERT、TinyBERT和CamemBERT的共同点是什么？答案并不是“ BERT”?。而是“自注意力”?。我们不仅在讨论承载“ BERT” 的架构，更准确地说是基于 Transformer 的架构。基于 Transformer 的架构主要用于对语言理解任务
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2024-08-15 08:51:40
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文章目录? 介绍? SE 模块? SE 模块应用分析? SE 模型效果对比? SE 模块代码实现? SE 模块插入到 DenseNet 代码实现 ? 介绍SENet 是 ImageNet 2017（ImageNet 收官赛）的冠军模型，是由WMW团队发布。具有复杂度低，参数少和计算量小的优点。且SENet 思路很简单，很容易扩展到已有网络结构如 Inception 和 ResNet 中。? SE
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2024-01-03 06:36:48
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TensorFlow 2.10 已经发布，此版本的亮点包括 Keras 中的用户友好功能，可帮助开发转换器、确定性和无状态初始化程序、优化器 API 的更新以及帮助加载音频数据的新工具。此版本还通过 oneDNN 增强了性能，在 Windows 上扩展了 GPU 支持等等。此版本还标志着 TensorFlow 决策森林1.0！对 Keras 注意力层的扩展、统一掩码支持从 TensorFlow 2
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2024-04-18 08:39:41
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带注意力机制的seq2seq理论回忆一下seq2seq，编码器的输出了一个state给解码器，context = state[-1].repeat(X.shape[0], 1, 1)，解码器吧state作为上下文对象和解码器输入一起并入丢到RNN中。seq2seq解码器class Seq2SeqDecoder(d2l.Decoder):
"""用于序列到序列学习的循环神经网络解码器"""
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2024-04-01 13:45:44
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1.定义各种数组a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
# 数组转tensor:数组a, tensor_a=tf.convert_to_tensor(a)
# tensor转数组：tensor b, array_b=b.eval()
b = tf.convert_to_tensor(a) # 将np定义数组转化为tensor
c = tf.constant([[1,2,
ULSAM: Ultra-Lightweight Subspace Attention Module for Compact Convolutional Neural Networks 摘要注意机制建模长期依赖关系的能力使其在视觉模型中的部署迅速发展。与卷积算子不同，自注意提供了无限的接受域，并支持全局依赖关系的高效建模。然而，现有的最先进的注意机制产生了较高的计算和参数开销，因此不适合紧凑
BERT、RoBERTa、ALBERT、SpanBERT、DistilBERT、SesameBERT、SemBERT、MobileBERT、TinyBERT 和 CamemBERT 有什么共同点？别说「BERT」，那不是我想要的答案。 答案：自注意力（self-attention）。 我们要探讨的不仅是名字里面带有「BERT」的架构，而是「基于 Transformer」的架构。
神经网络。《Make Your Own Neural Network》，用非常通俗易懂描述讲解人工神经网络原理用代码实现，试验效果非常好。循环神经网络和LSTM。Christopher Olah http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 。seq2seq模型基于循环神经网络序列到序列模型，语言翻译、自动问答等序列到序列场景，
当我们拥有大量计算资源时，通过使用合适的分布式策略，我们可以充分利用这些计算资源，从而大幅压缩模型训练的时间。针对不同的使用场景，TensorFlow 在 tf.distribute.Strategy 中为我们提供了若干种分布式策略，使得我们能够更高效地训练模型。一、单机多卡训练： MirroredStrategytf.distribute.MirroredStrategy 是一种简单且高性能的，
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2024-04-05 14:00:11
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TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving 的高性能开源库。它可以将训练好的机器学习模型部署到线上，使用 gRPC 作为接口接受外部调用。更加让人眼前一亮的是，它支持模型热更新与自动模型版本管理。这意味着一旦部署 TensorFlow Serving 后，你再也不需要为线上服务操心，只需要关心你的线下模型训练。TensorFlow Serving的典型的流程如下：
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2024-05-01 22:12:23
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今天查看了一下课表，突然发现老师没有讲关于注意力机制的课，所以搜了一些资源和大家分享。原文地址什么是Attention机制 Attention机制通俗的讲就是把注意力集中放在重要的点上，而忽略其他不重要的因素。其中重要程度的判断取决于应用场景，拿个现实生活中的例子，比如1000个人眼中有1000个哈姆雷特。根据应用场景的不同，Attention分为空间注意力和时间注意力，前者用于图像处理，后者用于
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2024-03-20 12:20:47
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多头注意力在实践中，当给定相同的查询、键和值的集合时，我们希望模型可以基于相应的注意力机制学习到不同的行为，然后将不同的行为作为知识组合起来，捕获序列内各种范围的依赖关系（例如，段距离依赖和长距离依赖关系）。因此，运行注意力机制组合使用查询、键和值的不同子空间表示（representation subspaces）可能时有益的为此，与其只使用单独一个注意力汇聚。我们可以用独立学习得到的h组不同的线
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2024-03-19 21:58:02
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在使用tensorflow时发现其提供了两种Attention Mechanisms（注意力机制），如下The two basic attention mechanisms are:
tf.contrib.seq2seq.BahdanauAttention (additive attention, ref.)
tf.contrib.seq2seq.LuongAttention&
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2024-01-08 20:46:50
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首先说一下看图像识别时候，百思不得其解的一个事儿，就是自动调整框框，如果识别一条狗，训练的时候，狗都出现在右下角，那么，测试的时候，是不是只能识别右下角的狗，是的，是有一定的区域分布的，就要求训练的时候，狗的位置要分布均匀比较好，这样权重w，就会分布到各处。 最让我困惑的是，调整RPN的4个参数△P_MoveLeft, △P_MoveTop,△P_EnlargeHigh,△P_Enlar
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2024-05-07 08:47:16
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