自注意力 - 程序员宅基地

Transformer：注意力机制（attention）和自注意力机制（self-attention）的学习总结

标签：深度学习人工智能神经网络

本文主要分为两个部分：第一部分重点介绍了注意力机制的原理、公式演变、评分函数以及多头...第二部分重点介绍了自注意力机制的原理、优缺点以及和注意力机制的区别，并最后给出了单头和多头自注意力机制的图片示例。

自注意力（Self-Attention）

标签：深度学习机器翻译

循环神经网络由于信息传递的容量以及梯度消失问题，实际上也只能建立短距离依赖关系。...自注意力模型的结构：输入n个，输出也是n个，但是会考虑整个sequence（有context）自注意力机制实际上是注意力机制。

姿态估计中的自注意力.zip

标签：自注意力 attention

自注意力机制

深度学习：自注意力机制(Self-Attention)

标签：深度学习人工智能自注意力

自注意力机制（Self-Attention），有时也称为内部注意力机制，是一种在深度学习模型中应用的机制，尤其在处理序列数据时显得非常有效。它允许输入序列的每个元素都与序列中的其他元素进行比较，以计算序列的表示。...

【Transformer系列（2）】注意力机制、自注意力机制、多头注意力机制、通道注意力机制、空间注意力机制超...

标签： transformer 深度学习自然语言处理

一文带你读懂注意力机制、自注意力机制、多头注意力机制、通道注意力机制、空间注意力机制，超详细的讲解，小白也能看得懂！

自注意力(Self-Attention)与Multi-Head Attention机制详解

标签：深度学习 pytorch 人工智能

self-attention，multi-head attention原理详解

自注意力与文本分类attention

标签： python keras 数据集自注意力文本分类

自注意力与文本分类依赖 Python 3.5 Keras 数据集 IMDB影评倾向分类数据集，来自IMDB的25,000条影评，被标记为正面/负面两种评价。影评已被预处理为词下标构成的序列。方便起见，单词的下标基于它在数据集中出现的...

一文搞定自注意力机制（Self-Attention）

标签：人工智能自注意力机制 self-attention

1 Self-Attention的概念2 Self-Attention的原理3 Self-Attention的作用4 Self-Attention的问题。

注意力机制（Attention）、自注意力机制(Self Attention)和多头注意力(Multi-head Self Attention)机制详解

标签： python 机器学习人工智能

简单理解：多组自注意力机制并行运行，最后把结果拼接起来。

视觉注意力机制——通道注意力、空间注意力、自注意力

标签：深度学习人工智能注意力机制

本文介绍注意力机制的概念和基本原理，并站在计算机视觉CV角度，进一步介绍通道注意力、空间注意力、混合注意力、自注意力等。

自注意力机制(Self-Attention)

标签：人工智能深度学习自然语言处理

自注意力机制

学习Transformer：自注意力与多头自注意力的原理及实现

标签： transformer 深度学习计算机视觉

自从Transformer[3]模型在NLP领域问世后，基于Transformer的深度学习模型性能逐渐在NLP和CV领域(Vision Transformer)取得了令人惊叹的提升。本文的主要目的是介绍经典Transformer模型和Vision Transformer的技术细节...

深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：自注意力（Self-attention）

标签：深度学习自然语言处理注意力

总而言之，卷积神经网络和自注意力都拥有并行计算的优势，而且自注意力的最大路径长度最短。但是因为其计算复杂度是关于序列长度的二次方，所以在很长的序列中计算会非常慢。而在自注意力中，查询、键和值都是。

【Transformer 相关理论深入理解】注意力机制、自注意力机制、多头注意力机制、位置编码

标签： transformer 位置编码 self-attention

transformer原理

【动手深度学习-笔记】注意力机制（四）自注意力、交叉注意力和位置编码

标签：深度学习人工智能神经网络

像这样的，查询、键和值来自同一组输入的注意力机制，被称为自注意力（self-attention）或者内部注意力（intra-attention）。总而言之，卷积神经网络和自注意力都拥有并行计算的优势，而且自注意力的最大路径长度...

注意力、自注意力和多头注意力

标签：深度学习 pytorch attention

代码实现四、自注意力和位置编码1.自注意力2.位置编码一、注意力评分函数把注意力函数的输出结果输入到softmax中进行运算，将得到与键对应的值的概率分布(即注意力权重)。最后，注意力汇聚的输出就是基于这些...

深度学习笔记之Transformer(三)自注意力机制

标签：深度学习 transformer 自注意力机制

上一节对注意力分数(Attention Score)这个概念进行了总结。本节将基于缩放点积注意力机制(Scaled Dot-Product Attention)这种注意力分数的计算模式，介绍自注意力机制。

PyTorch——实现自注意力机制（self-attention）

标签： pytorch 深度学习机器学习

Self-Attention Layer 一次检查同一句子中的所有单词的注意力，这使得它成为一个简单的矩阵计算，并且能够在计算单元上并行计算。此外，Self-Attention Layer 可以使用下面提到的 Multi-Head 架构来拓宽视野，...

翻译: 详细图解Transformer多头自注意力机制 Attention Is All You Need

标签： transformer 深度学习人工智能

假设我们正在计算本例中第一个单词“Thinking”的自注意力。我们需要根据这个词对输入句子的每个词进行评分。当我们在某个位置对单词进行编码时，分数决定了对输入句子其他部分的关注程度。分数是通过查询向量与我们...

全网最通俗易懂的 Self-Attention自注意力机制讲解

标签：线性代数算法机器学习

前言因工作需要，不得不再次将Transformer从尘封的记忆中取出。半年前学Transformer的时候只觉得模型好复杂，步骤好复杂，论文读完，想了好几天，感觉还是没有完全搞明白，仅仅是记住了一些专有名词，除了用于...

图解自注意力机制

标签：深度学习机器学习人工智能

当然如果你只想了解自注意力机制也可以看看本文章的前半部分，这篇文章属算是入门科普读物了，不需要太多知识铺垫。后半部分主要是讲masked self-attention在GPT-2中的应用，不了解GPT-2的可以忽略这部分内容。我...

注意力机制和自注意力机制的区别

标签：深度学习人工智能

自注意力机制（Self-Attention Mechanism）：自注意力机制则是在处理单一序列时使用的，例如在处理一个句子时，它可以计算句子中每个单词对于其它所有单词的关注度。这是一种序列内部的注意力机制，因此被称为“自...

神经网络学习小记录77——深入浅出Self-Attention自注意力机制与Transformer模块

标签：神经网络学习 transformer

Self-Attention自注意力机制是Transformer模块的重要组成部分，是截至到现在（2024年1月6日）大大小小网络的标配，无论是LLM还是StableDiffusion，内部都有Self-Attention与Transformer，因此，一起来学学哈哈。

PyTorch——自注意力（self-attention）机制实现（代码详解）

参考链接 https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF?p=54 ... 简述自注意力机制（self-attention） self-attention可以视为一个特征提取层，给定输入特征a1,a2,⋅⋅⋅ana^{1},a^{2},\cdot \cdot \cdot a^{n}a1,a2

【Pytorch】BERT+LSTM+多头自注意力（文本分类）

标签： pytorch lstm BERT

【Pytorch】BERT+LSTM+多头自注意力（文本分类） 2018年Google提出了BERT[1]（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）预训练模型，刷新了11项NLP任务的精度，在NLP领域掀起一波预训练（pre-...