Bi-LSTM(Attention)@目录Bi-LSTM(Attention)1.理论1.1 文本分类和预测(翻译)1.2 注意力模型1.2.1 Attention模型1.2.2 Bi-LSTM(Attention)模型结构2.实验2.1 实验步骤2.2 算法模型1.理论1.1 文本分类和预测(翻译)文本分类的输入处理和预测(翻译)不同:预测(翻译)通常用eye()把每个输入向量转换为one-ho
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2024-06-11 22:45:37
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1、概念注意力机制模仿了生物观察行为的内部过程，即一种将内部经验和外部感觉对齐从而增加部分区域的观察精细度的机制。注意力机制可以快速提取稀疏数据的重要特征，因而被广泛用于自然语言处理任务。 当过载信息映入眼帘时，我们的大脑会把注意力放在主要的信息上，这就是大脑的注意力机制。 同样，当我们读一句话时，大脑也会首先记住重要的词汇，这样就可以把注意力机制应用到自然语言处理任务中，于是人们就通过借助人脑处
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2024-02-22 21:56:49
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Attentional Feature Fusion 注意力特征融合最近看到一篇比较不错的特征融合方法，基于注意力机制的 AAF ，与此前的 SENet 、SKNet 等很相似，但 AFF 性能优于它们，并且适用于更广泛的场景，包括短和长跳连接以及在 Inception 层内引起的特征融合。AFF 是由南航提出的注意力特征融合，即插即用！本篇博客主要参考自知乎作者 OucQxw ，知乎原文地址：h
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2023-11-07 16:10:19
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卷积神经网络的思想主要是通过卷积层对图像进行特征提取，从而达到降低计算复杂度的目的，利用的是空间特征信息；循环神级网络主要是对序列数据进行建模，利用的是时间维度的信息。 而第三种 注意力机制 网络，关注的是数据中重要性的维度，研究
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2024-06-07 13:42:10
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1、引言2、网络结构3、实验3.1 在数据集上的表现3.2 不同注意力模块的效果3.3 消融实验4、总结5、警告⚠ 本文为了解决CNN难以提取有效特征、网络模型参数复杂等问题，提出了一种多尺度融合注意力机制网络MIANet。首先引入Inception结构来图区多尺度特征信息，使用ECA注意力模块加强特征表征能力，使用深度可分离卷积减少网络参数。最终在FER2013和CK+上分别取得72.28%和
1. 注意力机制（Attention）注意力机制（Attention Mechanism）是一种信息筛选方法，可进一步缓解LSTM和GRU中的长期依赖问题。其实现分三步进行：它首先引入一个和任务相关的表示向量作为特征选择的基准，该向量被称为查询向量（Query Vector）；然后选用一种打分函数计算输入特征与查询向量之间的相关性，得到特征被选择的概率分布，这称作注意力分布；最后按注意力分布对输入
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2023-10-10 06:41:18
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目录研究概述自注意力（self-attention）NLPCV软注意力（soft-attention）通道注意力Non-Local（Self-Attention的应用）位置注意力（position-wise attention）混合域模型(融合空间域和通道域注意力)参考文献 研究概述计算机视觉（computer vision）中的注意力机制（attention）的核心思想就是基于原有的数据找到其
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2024-08-12 16:23:52
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【论文解读】Attentional Feature Fusion一、研究背景二、Multi-scale Channel Attention Module （MS-CAM）三、Attentional Feature Fusion（AFF）四、Iterative Attentional Feature Fusion（IAFF）五、实例：替换ResNet, FPN和InceptionNet中的特征融合
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2024-04-22 14:44:50
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1、Transformer简介 Transformer提出自谷歌2017年的论文(Attention is all your need)不同于之前使用RNN、LSTM、GRU、CNN来作为encoder和decoder，Transformer完全使用注意力机制的模型。之所以选择弃用循环神经网络，是因为循环神经网络的每一次运算，都需要上一时刻的隐藏态数据，导致计算不能并行，增加了计算时间，也浪费了
注意力机制与Swin-Transformer本文内容和图片未经允许禁止盗用，转载请注出处。一、摘要本文包括两个部分，第一部分主要介绍注意力机制的思想，并详细讲解注意力机制、自注意力机制和多头注意力机制的区别和本质原理，第二部分将详细讲解SWin-Transformer的网络结构，算法策略。最后总结Transformer应用于视觉领域的现状和发展。对注意力机制有一定了解的同学可以直接看第二部分，看S
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2023-12-15 09:31:46
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Attention出自NMT（神经网络机器翻译）以处理文本对齐问题，目前已经在各个领域发光发彩，玩出各种花样带出多少文章。而Attention的本质其实就是–加权重。通用的NMT的架构如上图所示，其中会由两个Deep LSTM做encoder 和 decoder。（ NMT大部分以Encoder-Decoder结构为基础结构，而且特别喜欢bidirectional，但它无法适应在线的场景，所以目
1. 用机器翻译任务带你看Attention机制的计算
单独地去讲Attention机制会有些抽象，也有些枯燥，所以我们不妨以机器翻译任务为例，通过讲解Attention机制在机器翻译任务中的应用方式，来了解Attention机制的使用。什么是机器翻译任务？以中译英为例，机器翻译是将一串中文语句翻译为对应的英文语句，如图1所示。 图1 机器翻译示例图图1展示了一种经典的机器翻
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2023-09-05 21:00:06
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注意力机制一、注意力机制是什么二、注意力机制的原理是什么三、注意力机制的分类1、点积注意力2、加性注意力3、自注意力 一、注意力机制是什么注意力机制（Attention Mechanism）是一种在计算机科学和机器学习中常用的技术，可以使模型在处理序列数据时更加准确和有效。在传统的神经网络中，每个神经元的输出只依赖于前一层的所有神经元的输出，而在注意力机制中，每个神经元的输出不仅仅取决于前一层的
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2023-11-03 11:11:45
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Abstract尽管图像分类的表现不断地有提升，但大多数应用如目标检测和语义分割仍采用ResNet的变体作为主干网络，因为它很简单，而且是模块化的结构。本文提出了一个简单而模块化的 split-attention 模块，使我们可以在特征图分组里实现注意力机制。通过堆叠这些 split-attention模块，像 ResNet一样，我们可以得到一个新的 ResNet 变体，称作 ResNeSt。本网
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2024-03-28 18:25:51
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An infrared and visible image fusion method based on improved DenseNet and mRMR-ZCA（基于改进的DenseNet和mRMR-ZCA的红外和可见光图像融合方法）本文提出了一种基于改进的 DenseNet，最大相关性（Max-Relevance）和最小冗余 (Min-Redundancy (mRMR)) 和零相分量分析
简介这篇文章是南京大学Yu-Bin Yang等人于2021年初开放的一篇文章，已经被收录于ICASSP2021，文章提出了一种新的视觉注意力机制，称为Shuffle Attention（置换注意力），它通过置换单元组合空间注意力和通道注意力，相比此前的混合注意力更加高效，是一种非常轻量的注意力结构。实验表明，在ImageNet、COCO等benchmark上，超越了当前的SOTA注意力模型如SE、
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2024-03-25 15:37:34
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最近两年，注意力模型（Attention Model）被广泛使用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中，是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。本文以机器翻译为例，深入浅出地介绍了深度学习中注意力机制的原理及关键计算机制，同时也抽象出其本质思想，并介绍了注意力模型在图像及语音等领域的典型应用场景。注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、
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2023-12-31 15:18:43
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1 机器翻译及相关技术机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。主要包括：数据预处理、分词、建立词典Seq2seq模型：2 注意力机制与Seq2seq模型当试图描述一件事情，我们当前时刻说到的单词和句子和正在描述的该事情的对应某个片段最相关，而其
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2024-07-21 21:05:25
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导读注意力机制，其本质是一种通过网络自主学习出的一组权重系数，并以“动态加权”的方式来强调我们所感兴趣的区域同时抑制不相关背景区域的机制。在计算机视觉领域中，注意力机制可以大致分为两大类：强注意力和软注意力。由于强注意力是一种随机的预测，其强调的是动态变化，虽然效果不错，但由于不可微的性质导致其应用很受限制。与之相反的是，软注意力是处处可微的，即能够通过基于梯度下降法的神经网络训练所获得，因此其应
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2023-10-16 20:19:43
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注意力模型(Attention Model，AM)已经成为神经网络中的一个重要概念，并在不同的应用领域进行了充分的研究。这项调查提供了一个结构化和全面的概述关于attention的发展。我们回顾了注意力机制被纳入的不同的神经网络结构，并展示了注意力如何提高神经网络的可解释性。最后，我们讨论了在实际应用中，注意力机制取得的重要影响。我们希望这项调查能够为注意力模型提供一个简明的介绍，并在开发应用方法
