Attention 和 self-attention 的区别根据他们之间的重要区别, 可以区分在不同任务中的使用方法:
在神经网络中，通常来说你会有输入层（input），应用激活函数后的输出层（output），在RNN当中你会有状态（state）。如果attention (AT) 被应用在某一层的话，它更多的是被应用在输出或者是状态层上，而当我们使用self-attention（SA），这种
先看self-attentionclass SelfAttention(nn.Module):
def __init__(self, input_vector_dim: int, dim_k=None, dim_v=None):
"""
初始化SelfAttention，包含如下关键参数：
input_vector_dim: 输入向量的维度，
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2024-08-14 12:31:59
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博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0 b 站直接看配套 github 链接：https://github.com/nickchen121/Pre-training-language-modelRNN无法做长序列，当一段话达到 50 个字，效果很差了LSTMLSTM 通过各种门
原创
2022-12-20 20:26:23
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使用Java的反射机制，可以在运行时，动态地获取一个类的成员以及方法的信息。之前也看了一段时间，有点理解，今天来和新手们分享一下。有不对的地方请指出那么注解和反射如何搭配使用呢?那么这里又要说明注解。大家可以在别的地方看到许多注解的资料，我就不写太多废话，我把我使用时一些容易错的地方再强调一下，这里是我写好的一个demo，SelfDefinitionAnnotation 就是咱们自定义的一注解注解
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2023-09-20 09:59:38
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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
原创
2022-12-14 16:25:36
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# PyTorch中的RNN与注意力机制
循环神经网络（RNN）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。然而，传统RNN在处理长序列时，会面临梯度消失和长距离依赖的问题。因此，为了提升模型的性能，注意力机制应运而生。这篇文章将介绍如何在PyTorch中实现RNN与注意力机制，并且通过代码示例来加深理解。
## RNN概述
RNN的核心思想是通过循环连接将
原创
2024-08-28 08:10:41
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1、CNN介绍CNN是一种利用卷积计算的神经网络。它可以通过卷积计算将原像素很大的图片保留主要特征变成很小的像素图片。本文以李宏毅老师ppt内容展开具体介绍。1.1 Why CNN for Image ①为什么引入CNN ？图片示意：给定一个图片放入全连接神经网络，第一个hidden layer识别这张图片有没有绿色出现？有没有黄色出现？有没有斜的条纹？第二个hidden layer结合第一个h
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2024-10-16 20:15:34
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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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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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import numpy as npfrom numpy.random import randnd = 256 #dimensionn
原创
2022-07-13 11:23:06
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attentionattention机制人如其名，确实是关于注意力，它的目的是关注一个数据的重点，就像人看照片总是会忽略一些边角的信息。1. 参数少2. 速度快3. 效果好**参数少**模型复杂度跟 CNN、RNN 相比，复杂度更小，参数也更少。所以对算力的要求也就更小。**速度快**Attention 解决了 RNN 不能并行计算的问题。Attention机制每一步计算不依赖于上一步的计算结果，
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2024-03-26 11:07:07
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【三维重建】【深度学习】NeuS代码Pytorch实现–训练阶段代码解析(中)论文提出了一种新颖的神经表面重建方法，称为NeuS，用于从2D图像输入以高保真度重建对象和场景。在NeuS中建议将曲面表示为有符号距离函数(SDF)的零级集，并开发一种新的体绘制方法来训练神经SDF表示，因此即使没有掩模监督，也可以实现更准确的表面重建。NeuS在高质量的表面重建方面的性能优于现有技术，特别是对于具有复杂
一、nn.Module的使用Every module in PyTorch subclasses the nn.Module 自己定义的每个module都一定是nn.Module的子类pytorch在nn.Module中，实现了__call__方法，而在__call__方法中调用了forward函数。 主要自带参数和方法： model.state_dict()方法和model.parameters
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
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2023-11-29 01:25:50
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一谈到 NLP，大家都听说过 Transformer， Self-attention 这些词汇，以及 Attension is all you
原创
2023-05-11 14:40:45
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序列建模的演进之路 一、RNN（ Recurrent Neural Networks）：序列处理的开拓者 循环神经网络(RNN)是最早处理序列数据的深度学习结构。
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
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2023-10-28 18:57:26
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# For summarizing a set of vectors into a single vectorclass LinearSelfAttn(nn.Module): """Self attention over a sequence: * o_i = softmax(Wx_i) for x_i in X. """ def __init__(self, input_
原创
2022-07-19 12:09:35
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self-Attention的介绍和代码实践
原创
2023-02-17 11:09:10
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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。 (
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2023-08-30 08:44:21
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