Attention是一种用于提升基于RNN（LSTM或GRU）的Encoder + Decoder模型的效果的的机制（Mechanism），一般称为Attention Mechanism。Attention Mechanism目前非常流行，广泛应用于机器翻译、语音识别、图像标注（Image Caption）等很多领域，之所以它这么受欢迎，是因为Attention给模型赋予了区分辨别的能力，例如，在
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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前言前段时间写了关于RNN，LSTM、BLSTM相关的博客，从结构上对这是那种网络进行了讲解，前两天看了一篇有关注意力机制的论文，很感兴趣，于是今天恶补了一天，在这里写下学习心得，从另外一个方面来介绍上述模型的优点。人类注意力机制从注意力模型的命名方式看，很明显其借鉴了人类的注意力机制，因此，我们首先简单介绍人类视觉的选择性注意力机制。 其实详细说起来复杂但是如果简单是的说就是一个关键词“选择性”
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2023-11-06 18:11:30
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通过一个偶然的项目实践经历，我接触了计算机视觉方面的相关知识，但是最开始我更多的是学习OpenCV相关的课程，在一个偶然的机会我了解到最近火爆全网的机器学习算法——Transfromer注意力机制算法，接下来我们就来看看他在图像处理方面究竟火在哪里：定义：
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2023-12-17 10:32:43
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Bi-LSTM(Attention)@目录Bi-LSTM(Attention)1.理论1.1 文本分类和预测(翻译)1.2 注意力模型1.2.1 Attention模型1.2.2 Bi-LSTM(Attention)模型结构2.实验2.1 实验步骤2.2 算法模型1.理论1.1 文本分类和预测(翻译)文本分类的输入处理和预测(翻译)不同:预测(翻译)通常用eye()把每个输入向量转换为one-ho
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2024-06-11 22:45:37
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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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# 使用 Python 实现注意力机制 CNN LSTM
本文将带你了解如何结合卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制。这个组合广泛应用于处理序列数据，特别是在自然语言处理和图像处理的任务中。下面是实现流程的简要概述。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-08-31 09:16:59
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注意力机制（一）近几年随着计算力和数据量的飞速飙升，深度学习有了自己的用武之地。最近几年，各种顶会的期刊呈指数形式不断飞升，各种网络和方法的创新也层出不穷。除此之外，一些很多年前提出的方法有的也在最新的应用中取得很好的效果。Attention模型在九几年就被提出了，开始被应用在机器视觉等方面，后来被在机器翻译等NLP方向证明用很高的应用价值。最近因为课题需要，学习了Attention模型，并将自己
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2023-10-11 08:42:04
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在自然语言处理领域中，Transformers已经成为了非常流行的模型。其中，最受欢迎的Transformer模型是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），GPT（Generative Pre-trained Transformer）等，这些模型都利用了注意力机制来实现其高效的性能。在这篇文章中，我们将深入探讨注意
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2023-11-07 05:07:02
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/1 SE-Net《Squeeze-and-Excitation Networks》Jie Hu, Li Shen, and Gang Sun. Squeeze-and-excitation networks. In IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recog., pages 7132–7141, 2018代码 htt
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2024-01-28 05:33:15
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本章的主要内容有：注意力机制概述传统注意力机制注意力编码机制1、注意力机制概述注意力机制简单来说就是：加权求和机制/模块 加权求和模块 ：
神经网络中的一个组件，可以单独使用，但更多地用作为
网络中的一部分。 2、传统注意力机制2.1 注意力模块结构1、注意力模块结构如下图所示： 功能：对于集合 K ，求相对 Q 各个元素的权重，然后按权重相加形成 Q 要的结果2、注意力模块计
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2023-10-11 23:19:30
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# 基于LSTM的注意力机制在PyTorch中的实现
## 引言
在深度学习领域，循环神经网络（RNN）特别是长短期记忆（LSTM）网络，曾广泛应用于序列预测、自然语言处理等任务。然而，传统的LSTM在处理长序列数据时，容易出现梯度消失或爆炸的问题。此外，当输入序列较长时，模型无法自然地关注到最相关的信息。为了解决这些问题，注意力机制应运而生。本文将探讨如何在PyTorch中实现LSTM与注意
作者：Nir Arbel编译：ronghuaiyang 导读 使用详细的例子来理解RNN中的注意力机制。RNNs已成功地应用于机器翻译、情绪分析、图像字幕、时间序列预测等序列数据的处理。改进的RNN模型，如长短时记忆网络(LSTMs)，使长序列训练克服了梯度消失等问题。然而，即使是更高级的模型也有其局限性，研究人员在处理长数据序列时也很难开发出高质量的模型。例如，在机器翻译中，RNN必须找到由
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2024-04-18 10:28:34
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文章结构1. 为什么需要Attention2. Attention的基本原理3.自注意力机制（Self-Attention）4.总结 1. 为什么需要Attention在了解Attention之前，首先应该了解为什么我们需要注意力机制。我们以传统的机器翻译为例子来说明为什么我们需要Attention。传统的机器翻译，也称机器翻译(Neural machine translation)，它是由en
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2024-06-03 17:39:35
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首先声明，此文章为小编毕业设计论文工作中的相关代码，其中参考了许多大佬的blog，在这里就不一一细载了再者，欢迎大家转载收藏本文，如有需要下面评论小编，会积极回复的，当然也可以加小编进行编程交流第三，欢迎大家欣赏我的其他blog，可以帮大家少进一些坑，多走一些近路最后希望看此文的盆友们，来一个一波三连，在此小编谢谢各位 目录一、数据格式转换二、读取刚才处理的评论的txt文件，并进行过滤、
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2024-05-10 16:09:33
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文章目录前言注意力概况标准注意力变种注意力QKV应用 前言看了网上大部分人做的，都是说一个比较长的项目（特别是机器翻译的多）。其实没有必要，很多人并不是想看一个大项目，只是想看看怎么用，并把Attention机制用到自己的任意一个项目中。下面来介绍之。注意力概况首先告诉大家，注意力这个词本身是一个非常高屋建瓴的词，其作用于两个东西，然后计算他们的注意力。两个东西是什么?随便你，比如可以是向量，可
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2024-02-05 03:19:08
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最近找了十几篇神经网络注意力机制的论文大概读了一下。这篇博客记录一下其中一篇，这篇论文大概只看了摘要和方法。本文主要就是识别农作物叶子疾病，因为农作物叶子疾病图片背景复杂并且只有叶子区域会有小的反差。本文采用的就是自注意力卷积神经网络self-attention convolution neural network(SACNN)，这个SACNN由俩部分的网络组成，一个是base-net，还有一个是
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2023-12-26 19:36:23
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前言其实，关于注意力机制的文章真的有很多，而且写得相当精彩（毕竟过去这么多年了），这篇博文的主要目的在于以一个不同的角度（理论+代码）阐述注意力机制。浅谈首先这件事还要从序列到序列模型（Seq2seq Model）开始说起，最早的序列到序列模型是一个CNN+LSTM。 简单来说就是把CNN把编码端映射成一个固定向量，然后用LSTM一步步解码。 接着一个自然的想法是使用LSTM[1]，因为LSTM的
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2024-03-14 11:10:49
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一、引言 LSTM出现以来，在捕获时间序列依赖关系方面表现出了强大的潜力，直到Transformer的大杀四方。但是，就像我在上一篇博客《RNN与LSTM原理浅析》末尾提到的一样，虽然Transformer在目标检测、目标识别、时间序列预测等各领域都有着优于传统模型的表现，甚至是压倒性的优势。但Transformer所依赖的Multi-Head
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2023-12-10 02:34:17
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这是我看完很多博客和视频以后对LSTM和Attention Model的一个理解和总结，有一些公式的地方感觉在数学上不能严格的推导出来，就直接贴了流程图。自己能推导出来的，我用白话文字解释了公式的意思，尽量避免用一些难理解的词，有的地方举了些例子，如果不妥的话烦请指正。1. LSTM（长短时记忆网络）之前讲过了RNN循环神经网络，能解决神经网络中信息保存的问题。但是RNN还不够好，因为它存在一个长
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2023-12-19 22:23:42
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