ResNeSt: Split-Attention NetworksPDF:https://hangzhang.org/files/resnest.pdfPyTorch: https://github.com/sh
原创
2022-08-06 00:02:23
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《ResNeSt:Split-AttentionNetworks》作者团队：亚马逊（张航和李沐等）&UCDavis代码（提供PyTorch和MXNet双版本）：https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt论文：https://hangzhang.org/files/resnest.pdf前言开头先致敬一下ResNet！Amusi于2020年4月17日在谷
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2021-01-29 22:56:49
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《ResNeSt: Split-Attention Networks》作者团队：亚马逊（张航和李沐等）&UC Davis代码（提供PyTorch和MXNet双版本）：https:...
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2022-09-22 15:56:20
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# ResNeSt: Split-Attention Networks
## Introduction
In recent years, convolutional neural networks (CNNs) have achieved significant success in various computer vision tasks, such as image classificat
原创
2023-07-04 17:10:28
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github地址：https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt 论文地址：https://hangzhang.org/files/resnest.pdf 2020.06.23 张航视频讲解ResNeSt：https://www.bilibili.com/video
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2020-04-18 22:27:00
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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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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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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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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。
原创
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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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
2019-09-10 19:46:07 问题描述：Seq2Seq模型引入注意力机制是为了解决什么问题？为什么选择使用双向循环神经网络模型？ 问题求解： 在实际任务中使用Seq2Seq模型，通常会先使用一个循环神经网络作为编码器，将输入序列编码成一个向量表示；然后再使用一个循环神经网络模型作为解码器，
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2019-09-10 22:39:00
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地址：http://xxx.itp.ac.cn/pdf/2007.07729.pdf github：ihttps://github.com/YimianDai/open-atac
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2020-07-18 10:17:00
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卷积核及特征图可视化
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2021-08-02 16:15:23
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# 学习“Python Attention”机制
在深度学习中，Attention机制是一种非常重要的技术。它能够让模型在处理输入序列时，更加关注那些更重要的信息。本文将指导你如何实现一个简单的Attention机制，并提供每一步需要的Python代码和详细解释。
## 实现流程
为了更好地理解整个实现过程，我们将整个流程分成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
