1. SKNet SKNet是SENet的加强版，结合了SE opetator, Merge and Run Mappings以及attention on inception block的产物。其最终提出的也是与SE类似的一个模块，名为SK, 可以自适应调节自身的感受野。据作者说，该模块在超分辨率任
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2021-12-29 17:30:59
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Squeeze and Excitation Networks SENet是Squeeze and Excitation Networks的简称，拿到了ImageNet2017分类比赛冠军，其效果得到了认可，其提出的SE模块思想简单，易于实现，并且很容易可以加载到现有的网络模型框架中。SENet主要
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2021-12-29 17:46:47
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文章目录写在前面——定义维度符号输入数据KQV矩阵算法核心attention核心By the way……pytorch 实现 写在前面——定义维度符号字母BUEHDkqDv含义batch 大小组数据长度（例如：一句话有多少个字，一时间序列包含多少天数据）数据表示维度（例如：一个字用多少维数据表示，一天数据包含多少个不同方面的数据）多头attention机制中的头数每个头中KQ矩阵用多少维数据表示
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2023-11-03 10:58:36
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目录什么是Self-Attention（自注意力机制）？一步步理解Self-Attention代码自己实现？什么是Self-Attention（自注意力机制）？ 如果你在想Self-Attention（自注意力机制）是否和Attention（注意力机制）相似，那么答案是肯定的。它们本质上属于同一个概念，拥有许多共同的数学运算。 一个Self-Attention模块拥有n个输入，返回n个输出。
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2024-06-18 09:27:44
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?本文主要介绍了Self-Attention产生的背景以及解析了具体的网络模型一、Introduction 统一、固定长度的向量来表示。比如NLP中长短不一的句子。此外，我们需要输出的数据有时候也会复杂，比如一组向量中每一个向量有一个输出（词性标注），或者一组向量有一个输出，或者输出的数量让机器自己决定（即seq2seq任务，比如中英文翻译）Fully-connected，然后每一个向量
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2024-01-11 11:07:49
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干货分享
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2022-01-06 16:17:34
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前言：针对OCR问题，有各种各样的检测和识别网络，虽然架构各不相同，但是基本思想都是通过CNN网络提取文本特征，然后通过RNN网络学习特征之间的关系，从而实现文本识别。目前已经完成CRNN网络的相关工作，在生成的样本上取得较好的识别效果，但是在应用于扫描生成的PDF文件进行识别时，错误率还是很高的，可能的原因是样本不够贴近具体的应用场景，所以样本中应该包含来自真实场景的采样，或者在生成数据时应该加
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2023-07-04 07:18:19
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自注意力机制（self-attention）是一种基于注意力机制的神经网络模型，主要用于自然语言处理任务中。它在Transformer模型中被广泛使用，能够对输入序列中的每个元素计算其与其他元素之间的关系，并使用这些关系来更好地表示输入序列。在自注意力机制中，每个元素都是一个向量表示，例如，在语言处理中，可以将每个单词的嵌入向量作为输入序列中的元素。然后，为了计算每个元素与其他元素之间的关系，自注
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2023-12-10 09:02:29
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、 甲骨文公司已经改进了Java SE（标准版）的商业支持计划，由之前企业一次性支付永久许可费用加年度支持费用的模式，改为新的订阅模式，并宣布新的模式将于2018年7月开始启用。个人使用和非商业使用可继续享受免费支持，无需订阅。该订阅被称为 Java SE Subscription，为用于任务关键型 Java 部署的新程序提供商业许可，并具有诸如高级 Java 管理控制台等功能。 此外，Oracl
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2023-09-09 20:49:25
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本文参考：https://www.zhihu.com/search?type=content&q=attention%20maphttps://www.zhihu.com/search?type=content&q=attention%20map计算机视觉中的Attention MapAttention Map是什么？一种特征矩阵的计算方式，凝练出有特点的矩阵数据。
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2022-01-10 17:38:40
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浅谈Attention机制的理解 通俗易懂，很适合入门。Attention机制最早是应用于图像领域的，九几年就被提出来的思想。相关论文：
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2022-04-29 22:59:59
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根据JUnit GitHub (https://github.com/junit-team/junit/wiki/Download-and-Install),使用 JUnit 4时, junit.jar 和hamcrest-core.jar 都需要.
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2016-09-06 11:59:44
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文章目录前言Gmlp输入与输出结构个人理解 前言前不久入职某大厂了，有点怀念无忧无虑的学生时代。入职后很快收到了第一个优化任务，算法岗的高不确定性确实会让人有一丝焦虑。目前体感来看，现有的深度学习模型性能非常依赖于数据质量，在数据质量足够的前提下，才有模型上的一系列操作。本文将总结类ViT网络结构Gmlp，论文题为Pay Attention to MLPs本文为个人总结，如有错误，欢迎指出。本文
Embedding的用法(以pytorch为例)在seq2seq的模型中构造Decoder的时候用到了embedding。是将encoder的输出送到decoder中进行解码，当然这也用到了attention机制。 原本encoder输出的是每个单词对应的编号，比如说输出 1 5 28 19 四个编号 分别对应我爱中国，简单来说是将这4个编号用one-hot的形式作为decoder的输入，但是这样
DAS: A Deformable Attention to Capture Salient Information in CNNsAbstract卷积神经网络(cnn)在局部空间模式识别方面表现优异。对于许多视觉任务，如物体识别和分割，显著信息也存在于CNN的内核边界之外。然而，由于cnn的接受域有限，它很难捕捉到相关的信息。自关注可以改善模型对全局信息的访问，但会增加计算开销。我们提出了一种快
文章目录1. 什么是Attention机制？2. Attention机制应用在了哪些地方？2.1 方式一：学习权重分布2.2 方式二：任务聚焦/解耦3.感想4参考资料 1. 什么是Attention机制？其实我没有找到attention的具体定义，但在计算机视觉的相关应用中大概可以分为两种：1）学习权重分布：输入数据或特征图上的不同部分对应的专注度不同，对此Jason Zhao在知乎回答中概括得
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2023-08-30 08:47:21
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本文参考：https://www.zhihu.com/search?type=content&q=attention%20map
https://www.zhihu.com/search?type=content&q=attention%20map
计算机视觉中的Attention Map
Attention Map是什么？
一种特征矩阵的计算方式，凝练出有特点的矩阵数据。
有什
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2021-07-09 14:17:19
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首先介绍Attention机制： 上面讲的是Soft Attention Model，所谓Soft，意思是在求注意力分配概率分布的时候，对于输入句子X中任意一个单词都给出个概率，是个概率分布。那么相对Soft，就有相应的Hard Attention Model。既然Soft是给每个单词都赋予一个单词对齐概率，那么如果不这样做，直接从输入句子里面找到某个特定的单词，然后把目标句子单词和这个
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2022-07-16 00:21:45
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https://github.com/mlpen/Nystromformer/blob/main/code/attention_nystrom.pyhttps://arxiv.org/pdf/2102.03902.pdfhttps://spaces.ac.cn/archives/8180impo
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2022-02-09 10:47:40
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_nystrom.pyhttps://arxiv.org/pdf/2102.03902.pdfhttps://spaces.ac.cn/archives/8180import torchimport torch.nn as nnimport mathclass NystromAttention(nn.Module): def __init__(self, con
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2021-09-22 15:29:09
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