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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目录前言1. 注意力机制1.1非自主提示和自主提示1.2 查询，键和值1.3 注意力机制的公式1.3.1 平均汇聚1.3.2 非参数的注意力汇聚（Nadaraya-Watson核回归）1.3.3 带参数的注意力汇聚（Nadaraya-Watson核回归）1.4 注意力机制的评分函数（ a(query, key) a(query,key)）1.4.1 加性注意力1.4.2 点积注意力1.5 多头注
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2023-12-08 15:07:10
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self attention是注意力机制中的一种，也是transformer中的重要组成部分，本文先重新回归一下注意力机制，再做进一步介绍。正如之前说的，注意力机制的目的是根据我们的目标，去关注部分细节，而不是基于全局进行分析，所以核心就是如何基于目标确定我们要关注的部分，以及在找到这部分细节之后进一步进行分析。这里先以文本匹配作为例子进行介绍。假设我们要分析两个文本是不是重复的：我们可以结合Bi
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
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2023-10-21 06:58:04
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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
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2024-01-19 11:03:48
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1. 前言本文使用Attention Layer与Self-Attention Layer搭建深度神经网络——Transformer模型。 本人全部文章请参见：博客文章导航目录 本文归属于：自然语言处理系列 本系列实践代码请参见：我的GitHub 前文：Attention is all you need：剥离RNN，保留Attention 后文：BERT与ERNIE2. 多头注意力机制（Multi
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2023-11-24 10:53:20
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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
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2023-11-29 10:54:59
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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
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2023-10-05 13:34:13
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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
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2023-12-25 23:12:10
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Author：ZERO-A-ONEDate：2021-03-04本人最近在学习一些神经网络的相关知识，需要用到Pytorch这个机器学习的库，故做一些笔记来方便学习，主要是参考了知乎用户Sherlock的10分钟快速入门Pytorch：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26893755一、环境搭建 这里我选用的平台是Anaconda，只要安装好了Anaconda再安装Pyt
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2023-11-11 07:26:11
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Multi-Head Attention的讲解一、什么是 AttentionAttention机制最早是在视觉图像领域提出来的，应该是在九几年思想就提出来了，但是真正火起来应该算是2014年google mind团队的这篇论文《Recurrent Models of Visual Attention》，他们在RNN模型上使用了attention机制来进行图像分类。2017年，google机器翻译团
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2024-01-30 01:08:06
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多头自注意力机制在PyTorch中的应用与探索
多头自注意力机制是一种在自然语言处理和计算机视觉等领域广泛应用的先进技术。它能够在捕捉长距离依赖关系的同时，提升模型的表达能力。近年来，随着大规模预训练模型的兴起，多头自注意力机制逐渐成为了主流的架构选择。为了更好地理解和应用这一机制，本文将围绕其背景、核心特性、实战对比、选型指南等方面进行详细的探讨。
### 背景定位
多头自注意力机制最早出
导言：清华大学等提出将卷积与自注意力融合的新范式，用于图像领域，性能和速度全面提升，官方代码已开源。前言卷积和自注意力是表示学习的两种强大技术，通常被认为是两种不同机制的方法。在该文中，作者证明了这两种范式的大部分计算实际上是通过相同的操作完成的，展示了它们之间很强的内在关系。作者将卷积和自注意力均拆分成两个阶段，卷积操作中，将kernel大小为k×k的传统卷积可以分解为k x k个单独的 1×1
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2024-09-14 13:18:22
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# 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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本文作为自己学习李宏毅老师2021春机器学习课程所做笔记，记录自己身为入门阶段小白的学习理解，如果错漏、建议，还请各位博友不吝指教，感谢！！全连接网络的输入是一个向量，但是当输入是一个变长的向量序列时，就不能再使用全连接网络了。这种情况通常可以使用卷积网络或循环网络进行编码来得到一个相同长度的输出向量序列。基于卷积或循环网络的序列编码都是一种局部的编码方式，只建模了输入信息的局部依赖关系。虽然循环
目录简介Self Attention (自注意力机制)Multi-Head Self Attention位置编码TransformerBERT简介Transformer 由 Google 在 2017 提出，是基于注意力机制的模型 https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdfTransformer 抛弃了 RNN 和 CNNRNN：顺序执行，无法并行处理，每个时刻的输出
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2024-04-15 18:03:27
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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
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2024-02-26 15:14:39
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ISANet：《Interlaced Sparse Self-Attention for Semantic Segmentation》 论文链接：IJCV 2021/Arxiv本文将介绍：Self Attention自注意力机制Interlaced Sparse Self-Attention（ISA）机制两种注意力机制的实现代码Camvid数据集复现 本文目录引文论文主体Self-Attentio
