attention专题
什么是 Flash Attention
Flash Attention 是 由 Tri Dao 和 Dan Fu 等人在2022年的论文 FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness 中 提出的， 论文可以从 https://arxiv.org/abs/2205.14135 页面下载，点击 View PDF 就可以下载。 下面我
图神经网络框架DGL实现Graph Attention Network (GAT)笔记
参考列表： [1]深入理解图注意力机制 [2]DGL官方学习教程一 ——基础操作&消息传递 [3]Cora数据集介绍+python读取 一、DGL实现GAT分类机器学习论文 程序摘自[1]，该程序实现了利用图神经网络框架——DGL，实现图注意网络（GAT）。应用demo为对机器学习论文数据集——Cora，对论文所属类别进行分类。（下图摘自[3]） 1. 程序 Ubuntu：18.04
时序预测|变分模态分解-双向时域卷积-双向门控单元-注意力机制多变量时间序列预测VMD-BiTCN-BiGRU-Attention
时序预测|变分模态分解-双向时域卷积-双向门控单元-注意力机制多变量时间序列预测VMD-BiTCN-BiGRU-Attention 文章目录 一、基本原理1. 变分模态分解（VMD）2. 双向时域卷积（BiTCN）3. 双向门控单元（BiGRU）4. 注意力机制（Attention）总结流程 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 时序预测|变分模态分解-双向时域卷积
阅读笔记--Guiding Attention in End-to-End Driving Models
作者：Diego Porres1, Yi Xiao1, Gabriel Villalonga1, Alexandre Levy1, Antonio M. L ́ opez1,2 出版时间：arXiv:2405.00242v1 [cs.CV] 30 Apr 2024 这篇论文研究了如何引导基于视觉的端到端自动驾驶模型的注意力，以提高它们的驾驶质量和获得更直观的激活图。 摘 要 介绍
基于 BiLSTM+Attention 实现降雨预测多变量时序分类——明日是否降雨
前言 系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎ 涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。 降雨预测作为气象学和水文学领域的重要研究课题，对于农业、城市规划、
Show,Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention
简单的翻译阅读了一下 Abstract 受机器翻译和对象检测领域最新工作的启发，我们引入了一种基于注意力的模型，该模型可以自动学习描述图像的内容。我们描述了如何使用标准的反向传播技术，以确定性的方式训练模型，并通过最大化变分下界随机地训练模型。我们还通过可视化展示了模型如何能够自动学习将注视固定在显着对象上，同时在输出序列中生成相应的单词。我们通过三个基准数据集（Flickr9k，Flickr
深入理解推荐系统：推荐系统中的attention机制
什么是attention机制、在推荐模型中的应用（会介绍相关模型，AFM/DIN/DIEN/DST）和参考文献 什么是attention机制 Attention函数的本质可以被描述为一个查询（query）到一系列（键key-值value）对的映射，在计算attention时主要分为三步 第一步是将query和每个key进行相似度计算得到权重，常用的相似度函数有点积，拼接，感知机等；
注意力机制（Attention mechanism）（中篇）
模型的输入是一组向量，它可以是文字，可以是语音，可以是图。而输出有三种可能性， 第一种可能性是每一个向量都有一个对应的标签。如图1所示，当模型看到输入是4个向 量的时候，它就要输出4个标签。如果是回归问题，每个标签是一个数值。如果是分类问题， 每个标签是一个类别。但是在类型1的问题里面，输入跟输出的长度是一样的。模型不需要 去烦恼要输出多少的标签，输出多少的标量。反正输入是4个向量，输出就是4个标
NLP-生成模型-2014：Seq2Seq【缺点：①解码器无法对齐编码器（Attention机制）；②编码器端信息过使用或欠使用（Coverage机制）；③解码器无法解决OOV（Pointer机制）】
《原始论文：Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》 Seq2Seq模型是将一个序列信号，通过“编码&解码”生成一个新的序列信号，通常用于机器翻译、语音识别、自动对话等任务。 Seq2Seq(多层LSTM-多层LSTM)+Attention架构是Transformer提出之前最好的序列生成模型。 我们之前遇到的较为熟悉的序列问题，
人工智能-机器学习-深度学习-自然语言处理(NLP)-生成模型：Seq2Seq模型（Encoder-Decoder框架、Attention机制）
我们之前遇到的较为熟悉的序列问题，主要是利用一系列输入序列构建模型，预测某一种情况下的对应取值或者标签，在数学上的表述也就是通过一系列形如 X i = ( x 1 , x 2 , . . . , x n ) \textbf{X}_i=(x_1,x_2,...,x_n) Xi=(x1,x2,...,xn) 的向量序列来预测 Y Y Y 值，这类的问题的共同特点是，输入可以是一个定长或者不
NLP-2015：Luong NMT模型【Attention类型：Global Attention、Local Attention（实践中很少用）】
《原始论文：Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation》 在实际应用中，全局注意力机制比局部注意力机制有着更广泛的应用，因为局部注意力机制需要预测一个位置向量 p t p_t pt，而这个位置向量的预测并不是非常准确的，会影响对齐向量的准确率。同时，在处理不是很长的源端句子时，相比于全局注意力并没有减少
注意力机制（Attention mechanism）（上篇）
在图像识别的时候，假设输入的图像大小都是一样的。但如果问题变得复杂，如图1所 示，输入是一组向量，并且输入的向量的数量是会改变的，即每次模型输入的序列长度都不一 样，这个时候应该要怎么处理呢？我们通过具体的例子来讲解处理方法。 图1 输入是一组向量 第一个例子是文字处理，假设网络的输入是一个句子，每一个句子的长度都不一样（每个 句子里面词汇的数量都不一样）
【王树森】RNN模型与NLP应用(8/9)：Attention（个人向笔记）
前言 基于RNN的Seq2Seq模型无法记住长序列Attentnion机制可以大幅度提升Seq2Seq模型 Seq2Seq Model with Attention Attention可以让句子在逐步变长的时候不忘记前面的输入信息Attention还可以告诉Decoder应该关注哪一个状态优点：Attention可以大幅度提高准确率缺点：Attention计算量比较大 Simpl
【王树森】RNN模型与NLP应用(9/9)：Self-Attention（个人向笔记）
前言 上节课讲到的attention用到了Seq2Seq模型上，而Attention并不局限与Seq2Seq模型，而是可以用在所有RNN模型上。Self-attention在原论文中用到了LSTM上，而本节课做了简单的替换：换成了 Simple RNN。 SimpleRNN + Self-Attention 下面的 h 0 h_0 h0 为初始状态，是一个全0向量 无 Self-A
Self-Attention Generative Adversarial Networks解读+部分代码
Self-Attention Generative Adversarial Networks解读+部分代码 引言 这篇是文章是Ian goodfellow他们的新工作，在GAN中引入Attention。 在文章的摘要中作者主要突出了三点。 Self-Attention Generative Adversarial Network(SAGAN)是一个注意力驱动，长范围 关联模型(a
【通俗理解】深度学习特征提取——Attention机制的数学原理与应用
【通俗理解】深度学习特征提取——Attention机制的数学原理与应用 关键词提炼 #深度学习 #特征提取 #Attention机制 #CNN #Transformer #关联特征 #MLP #拟合处理 第一节：Attention机制的类比与核心概念 1.1 Attention机制的类比 Attention机制可以被视为一个“特征筛选器”，它像是一个精细的筛子，在众多的特征中筛选出
爆改YOLOv8|利用全新的聚焦式线性注意力模块Focused Linear Attention 改进yolov8（v1)
1，本文介绍 全新的聚焦线性注意力模块（Focused Linear Attention）是一种旨在提高计算效率和准确性的注意力机制。传统的自注意力机制在处理长序列数据时通常计算复杂度较高，限制了其在大规模数据上的应用。聚焦线性注意力模块则通过优化注意力计算的方式，显著降低了计算复杂度。 核心特点： 线性时间复杂度：与传统的自注意力机制不同，聚焦线性注意力模块采用了线性时间复杂度的计算方法
LaViT：Less-Attention Vision Transformer的特性与优点
引言 https://arxiv.org/pdf/2406.00427 随着计算机视觉领域的发展，视觉Transformer（ViTs）逐渐成为一项重要技术。尽管ViTs在捕捉图像中的长距离依赖关系方面表现出色，但其沉重的计算负担和潜在的注意力饱和问题一直是实际应用的障碍。为解决这些问题，微软提出了Less-Attention Vision Transformer（LaViT），旨在通过引入一种
每日Attention学习15——Cross-Model Grafting Module
模块出处 [CVPR 22] [link] [code] Pyramid Grafting Network for One-Stage High Resolution Saliency Detection 模块名称 Cross-Model Grafting Module (CMGM) 模块作用 Transformer与CNN之间的特征融合 模块结构 模块思想 T
comfyUI使用flux模型报错got promptUsing pytorch attention in VAE，
使用的flux模型如下，应该下载的模型都已经下载好放在正确位置 但是执行之后报错如下 got prompt Using pytorch attention in VAE Using pytorch attention in VAE 然后comfyUI的命令行就强制退出了。 解决方法： 改虚拟内存为系统管理的大小即可
每日Attention学习16——Multi-layer Multi-scale Dilated Convolution
模块出处 [CBM 22] [link] [code] Do You Need Sharpened Details? Asking MMDC-Net: Multi-layer Multi-scale Dilated Convolution Network For Retinal Vessel Segmentation 模块名称 Multi-layer Multi-scale Dilate
Attention Transfer
Paying More Attention to Attention: Improving the Performance of Convolutional Neural Networks via Attention Transfer Motivation 大量的论文已经证明Attention在CV、NLP中都发挥着巨大的作用，因为本文利用Attention做KD，即让student学习
NLP—RNN、Seq2Seq和Attention
文章目录 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）最基本的单层神经网络经典的RNN结构（N vs N）RNN变体（N vs 1）RNN变体（1 vs N） 序列到序列（Sequence to Sequence，Seq2Seq)注意力机制（Attention）Attention 的优点Attention 的缺点Attention可视化 循环神经网
一文彻底搞懂Transformer - Why Self-Attention（为什么是自注意力）
Transformer 使用自注意力（Self-Attention）机制在序列处理任务中，特别是自然语言处理（NLP）领域，变得越来越流行，主要是因为它在计算复杂度、并行化能力、长距离依赖的建模能力 等多个关键方面相较于传统的循环神经网络（RNNs）和卷积神经网络（CNNs）具有显著的优势。 一、计算复杂度 计算复杂度： 自注意力机制尽管计算复杂度为O(n^2)，但通过高度优化的矩阵运算库
回归预测|基于NGO-TCN-BiGRU-Attention的数据预测Matlab程序 多特征输入单输出 含基础模型
回归预测|基于NGO-TCN-BiGRU-Attention的数据预测Matlab程序 多特征输入单输出 含基础模型 文章目录 前言回归预测|基于NGO-TCN-BiGRU-Attention的数据预测Matlab程序 多特征输入单输出 含基础模型 一、NGO-TCN-BiGRU-Attention模型NGO-TCN-BiGRU-Attention 模型详细流程和原理1. NGO（北