self-attention_51CTO博客

Transformer and Self-attention

一谈到 NLP，大家都听说过 Transformer， Self-attention 这些词汇，以及 Attension is all you

transformer

深度学习

人工智能

Soft

Self

原创

小魏同学yyds

2023-05-11 14:40:45

302阅读

详细 | 图解Self-Attention

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！知乎作者伟大是熬出来的编辑极市平台侵删来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/410776234一年之前，初次接触Transformer。当时只觉得模型复杂，步骤繁复，苦读论文多日也没有完全理解其中道理，只是泛泛地记住了一些名词，于其内部机理

机器学习

人工智能

深度学习

神经网络

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公号机器学习与AI生成创作

2021-11-19 17:28:34

4274阅读

众所周知，transformer已经不止火在nlp了，ViT(如下图所示)也大有取代CNN之势。我们认知中transformer最重要的部分莫过于多头的self-attention机制了，该机制发掘不同token之间的空间信息联系。这篇论文<Pay Attention to MLPs>提出了一个更简单的架构，gMLP，使用gating机制，达到和transformer在nlp或者计算机...

机器学习

计算机视觉

人工智能

深度学习

神经网络

原创

炼丹笔记

2021-11-16 11:42:20

374阅读

Transformer之Self-attention

本文主要介绍在看李宏毅自注意机制视频的一些自我总结。

人工智能

算法

Self

全连接

窗口大小

原创

安静到无声

2023-04-07 13:58:17

260阅读

Self-Attention公式解释

Transformer的注意力机制被广泛应用于自然语言处理（NLP）领域中，它主要用于解决序列到序列的模型中长距离依

权重

并行化

Self

原创

wx624d558eede5f

2023-11-29 12:29:13

556阅读

attention 计算 pytorch pytorch self-attention

Transformer结构如下图所示：（1）Self-Attention在 Transformer 的 Encoder 中，数据首先会经过一个叫做 self-attention 的模块，得到一个加权后的特征向量 Z，这个 Z 就是论文公式1中的Attention(Q,K,V)：在公式中，之所以要除以根号d_k（词向量或隐含层维度），原因有：1）防止输入softmax的数值过大，进而导致偏导数趋近于

pytorch

transformer

深度学习

Self

代码实现

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jacksky

2023-10-28 18:57:26

282阅读

【手撕Self-Attention】self-Attention的numpy实现和pytorch实现

import numpy as npfrom numpy.random import randnd = 256 #dimensionn

pytorch

python

机器学习

attention

5e

原创

顾道长生

2022-07-13 11:23:06

3356阅读

self-attention 的 pytorch 实现

问题基于条件的卷积GAN 在那些约束较少的类别中生成的图片较好，比如大海，天空等；但是在那些细密纹理，全局结构较强的类别中生成的图片不是很好，如人脸（可能五官不对应），狗（可能狗腿数量有差，或者毛色不协调）。可能的原因大部分卷积神经网络都严重依赖于局部感受野，而无法捕捉全局特征。另外，在多次卷积之后，细密的纹理特征逐渐消失。SA-GAN解决思路不仅仅依赖于局部特征，也利用全局特征，通过将不同位置的特征图结合起来（转置就可以结合不同位置的特征）。###################

2d

卷积

局部特征

卷积神经网络

转置

原创

wx5ba0c87f1984b

2021-08-12 22:16:06

1483阅读

超详解！Transformer + self-attention

‍‍点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！来源https://zhuanlan.zhihu.com/p/432814387作者Ziyang Li 东北电力大...

机器学习

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计算机视觉

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公号机器学习与AI生成创作

2021-12-07 17:16:07

5590阅读

pytorch中的self attention函数 pytorch self-attention代码

Transformer一、Transformer1、简介创新、模型效果通用的模块注意力机制应用领域：cv nlp 信号处理视觉、文本、语音、信号核心：提特征的方法提的更好应用NLP的文本任务nlp word2vec 词向量每个词都是一个向量不同的语境中一个词的含义不同 2、Attention 注意力机制权重控制语言：感兴趣的图像：指定需要关

pytorch

深度学习

权重

卷积核

卷积

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编程小达

2023-11-29 01:25:50

865阅读

attention简单实现 pytorch pytorch self-attention

目录Self-Attention的结构图forward输入中的query、key、valueforward的输出实例化一个nn.MultiheadAttention进行forward操作关于maskReference Self-Attention的结构图本文侧重于Pytorch中对self-attention的具体实践，具体原理不作大量说明，self-attention的具体结构请参照下图。 (

nlp

深度学习

python

神经网络

自然语言处理

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落花流水人家

2023-08-30 08:44:21

166阅读

NLP《Tranformer和Self-Attention》

一：自注意力模型上一篇文章《seq2seq》中我们学习到了attention机制，它可以看到全局的信息，并且它也可以正确地去

Transformer

Self-Attention

并行化

递归

Self

原创

DreamSeaQainXun

2022-12-14 16:25:36

76阅读

Attention机制详解（二）——Self-Attention与Transformer

Transformer模型详解（图解最完整版） - 初识CV的文章 -

Self

点乘

归一化

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雷子abc

2022-12-20 16:22:16

745阅读

self-attention架构及计算细节

1、结构self-attention其实就是一种结构，并且具备自己独特的参数计算方法，下面是self-attention的结构图，及一些计算参数的办法。

并行计算

关联关系

编码方式

原创

wx6466d86fc0242

2024-06-03 14:32:52

67阅读

Arxiv 2209 | Switchable Self-attention Module

这篇文章设计了一种可切换式的注意力模块（题目中是self-attention，但是实际模块设

深度学习

人工智能

神经网络

计算机视觉

注意力机制

原创

開心的猫

2022-12-14 12:36:12

165阅读

Vision Attention之ACmix：On the Integration of Self-Attention and Convolution

On the Integration

人工智能

深度学习

神经网络

卷积神经网络

卷积

原创

開心的猫

2022-12-14 12:39:38

475阅读

self-attention - 李宏毅笔记

self-attention1.简介1.1 不同输入的向量表示方法1.2 为什么用self-attention2.self-attention原理2.1 self-attention计算流程2.1.1 渣男自身条件q与备胎条件k计算相似度2.1.2 渣男对每个备胎的相似度整合进行归一化处理。2.1.3 渣男将不同备胎的相似度对匹配到的备

语音识别

深度学习

自然语言处理

相似度

归一化

原创

51CTO_姜君泽

2022-06-23 17:43:55

349阅读

pytorch实现attentionocr pytorch self-attention

self-attention自注意力自我注意已经成功地用于各种任务，包括阅读理解、抽象总结、文本蕴涵和学习任务独立的句子表征。原文地址：https://semanticscholar.org/paper/204e3073870fae3d05bcbc2f6a8e263d9b72e776 本文贡献： 1）不同于以往主流机器翻译使用基于RNN的seq2seq模型框架，该论文用attention

深度学习

机器翻译

人工智能

编码器

卷积

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半夜未央好

2024-02-02 13:42:47

61阅读

VAEpytorch代码 pytorch self-attention代码

简介自注意力(self-attention)：一个seq2seq的映射运算，具体而言，也就是将输入向量通过映射(或者说某种函数运算)输出对应的结果. 向量的维度都为。对于每个输出，就是用自注意力运算生成的，而这个运算原理，其实就是对输入向量进行加权平均罢了，公式为：在此处是整个序列的索引(范围即[1,k])，并使权重相加为1。注意这个权重并不是某个参数，因为它是从和计算而来。实现这个权重最简单的方

VAEpytorch代码

pytorch

深度学习

神经网络

权重

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mob64ca140beea5

2023-10-02 18:34:21

85阅读

DL之self-attention：self-attention自注意力机制的简介、应用之详细攻略

DL之self-attention：self-attention自注意力机制的简介、应用之详细攻略目录self-attention的简介1、self-attention的影响2、self-attention模块思路的8个步骤及其代码实现self-attention的应用领域参考文章一文读懂自注意力机制：8大步骤图解+代码相关文章DL之Att...

权重

应用领域

权值

原创

一个处女座的程序猿

2022-04-24 11:25:45

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self-attention

Transformer and Self-attention

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self-attention竟然没用？

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DL之self-attention：self-attention自注意力机制的简介、应用之详细攻略

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Transformer自下而上理解(3) Self-attention机制

【李宏毅2020 ML/DL】P23 Transformer | Self-attention, Multi-head Self-attention

Self-attention（自注意力机制）

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DL之self-attention：self-attention自注意力机制的简介、应用之详细攻略

（2021李宏毅）机器学习-Self-attention