self attention - 程序员宅基地

Self Attention 详解

标签：自然语言处理深度学习机器学习

注意力机制（Attention），之前也是一直有所听闻的，也能够大概理解 Attention 的本质就是加权，对于 Google 的论文《Attention is all you need》也只是一直听闻，现在乘着机会也是好好读一读。

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。

Attention_self attention_multi head attention

标签： attention self attenti multi-attent

该文档主要介绍了attention及其变种self attention 、multi-attention以及一些相关的paper

人工智能基础部分25-一篇文章将透注意力机制(Attention)与自注意力机制(self-Attention),帮助大家加深印象

标签：人工智能注意力机制自注意力机制

大家好，我是微学AI，今天给大介绍一下人工智能基础部分25-一篇文章将透注意力机制(Attention)与自注意力机制(self-Attention),,帮助大家加深印象。注意力机制(Attention)与自注意力机制(self-Attention)都是在深度...

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。...

【典藏】详解 Self-Attention

标签： Self-Attention Attention Transformer

Transformer 模型使用了 Self-Attention机制，不采用RNN顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且能够拥有全局信息。一切从 Self-Attention 开始 1.1 处理Sequence数据的模型： Transformer是一个Sequence to ...

SelfAttention.py

标签： pytorch attention 深度学习图像处理计算机视觉

自注意力机制Self Attention——Pytorch源代码

Self-Attention机制的计算详解

标签：深度学习机器学习计算机视觉

个人理解，就是对参数进行“加权求和”。其中，XXX表示输入的数据，Q,K,VQ,K,VQ,K,V对应内容如图，其值都是通过XXX和超参（先初始化，后通过训练优化）进行矩阵运算得来的。结合代码进行理解：Step1： ...

GAT, Self Attention, Cross Attention对比以及在自动驾驶轨迹预测任务中的pytorch应用

标签： transformer pytorch 深度学习

1.Self Attention顾名思义，指不是Target和Source之间做Attend，而是Source内部元素之间或者Target内部元素之间发生的Attention机制，也可以理解为Target=Source这种特殊情况下的注意力计算机制。此时Query、Key和...

attention与self attention的区别

标签：深度学习计算机视觉机器学习

1 什么是注意力机制？当我们观察某件事物/景色的时候，往往会先简单看下周围环境，然后将重点放在某一重要部分。深度学习中的注意力机制从本质上讲和人类的选择性视觉注意力机制类似，也是从众多信息中选择出对当前...

Self Attention 自注意力机制

标签：自注意力机制 Attention Transformer

self attention是提出Transformer的论文《Attention is all you need》中提出的一种新的注意力机制，这篇博文仅聚焦于self attention，不谈transformer的其他机制。Self attention直观上与传统Seq2Seq attention机制...

Self-Attention与Transformer

标签： attention elf fo for form io lf ns nsf OR orm rm te ten 矩阵词向量

1.由来在Transformer之前，做翻译的时候，一般用基于RNN的...输入的x1,x2x_{1},x_{2}x1,x2，共同经过Self-attention机制后，在Self-attention中实现了信息的交互，分别得到了z1,z2z_{1},z_{2}z1,z2，将z1,z2

[李宏毅] self attention 个人笔记

标签：自然语言处理人工智能语音识别

但self attention可以并行计算，而且离得很远的东西也可以很好的用到（RNN容易遗忘）。因此现在基本self attention可以代替RNN。相当于self attention加上一些限制，就是CNN。所以在样本少的时候cnn更好，样本多时...

白话机器学习-Self Attention

前一阵打算写这方面的文章，不过发现一个问题，就是如果要介绍Transformer，则必须先介绍Self Attention，亦必须介绍下Attention，以及Encoder-Decoder框架，以及GRU、LSTM、RNN和CNN，所以开始漫长的写作之旅。...

Self Attention和Multi-Head Attention的原理和实现

标签：深度学习注意力机制自然语言处理

... 引言使用深度学习做NLP的方法，一般是将单词转换为词向量序列，然后通过神经网络编码或者说提取这些词向量中的特征信息，继而根据不同任务进行不同的操作。提取特征的第一个方法是使用卷积神经网络，RNN结构...

self attention（自注意力机制）

标签：自注意力

self attention是注意力机制中的一种，也是transformer中的重要组成部分，本文先重新回归一下注意力机制，再做进一步介绍。正如之前说的，注意力机制的目的是根据我们的目标，去关注部分细节，而不是基于全局进行...

Transformer（self attention）超详解&示例代码

标签：深度学习 python

说明 attention机制（注意力机制）有效解决...既然每次都是对全部编码后的特征进行打分，即每次解码都使用了全部信息，那么可不可以不使用编码后的特征，直接对原始特征进行打分呢，答案是可以的，即self attention。

手撕multi-head self attention 代码

标签：自然语言处理语言模型 transformer

它允许模型在处理序列数据时，能够同时关注序列中的不同位置，从而捕获到丰富的上下文信息。下面，我们将详细解析多头自注意力机制的实现代码。多头自注意力机制的核心思想是将输入序列进行多次线性变换，然后分别...

Self attention(自注意力机制)

标签： p2p fpga开发深度学习

论文《Attention is all you need》一输入：N维向量输出：N个lable：class/sclar (词性判断) 一个label: class/sclar（一个句子判断褒贬，听声识人）未定数量的lable,数量由机器学习（seq2seq,翻译，语音...

【人工智能学习】【十六】Self Attention和Transformer

标签： attention elf fo for form io lf ns nsf OR orm rm te ten 人工智能学习

Self Attention Attention机Decoder是输出元素和Encoder中的输入元素做attention，说的是翻译的结果和输入的哪些信息有关。 Self Attention则是Encoder中的信息自己对自己做attention，说的是自己这一句话内容之间的...

self attention机制的理解

直观理解与模型整体结构先来看一个翻译的例子“I arrived at the bank after crossing the river” 这里面的bank指的是银行还是河岸呢，这就需要我们联系上下文，当我们看到river之后就应该知道这里bank很...Self-Atte

详解注意力机制（Attention）——Global/Local/Self Attention

标签： NLP

详解注意力（Attention）机制注意力机制在使用encoder-decoder结构进行神经机器翻译（NMT）的过程中被提出来，并且迅速的被应用到相似的任务上，比如根据图片生成一段描述性语句、梗概一段文字的内容。从一个高...

如何理解self attention中的QKV矩阵

标签：机器学习人工智能 attention

如何理解self attention中的QKV矩阵疑问：三个矩阵的形状是一样的（embd_dim*embd_dim），作用也都是对输入句子的embedding做线性变换（tf.matmul(Q,input_value),tf.matmul(K,input_value)，tf.matmul(V,input_...