注意力专题

【Tools】大模型中的自注意力机制

摇来摇去摇碎点点的金黄伸手牵来一片梦的霞光南方的小巷推开多情的门窗年轻和我们歌唱摇来摇去摇着温柔的阳光轻轻托起一件梦的衣裳古老的都市每天都改变模样 🎵 方芳《摇太阳》自注意力机制（Self-Attention）是一种在Transformer等大模型中经常使用的注意力机制。该机制通过对输入序列中的每个元素计算与其他元素之间的相似性，

如何通俗理解注意力机制？

1、注意力机制（Attention Mechanism）是机器学习和深度学习中一种模拟人类注意力的方法，用于提高模型在处理大量信息时的效率和效果。通俗地理解，它就像是在一堆信息中找到最重要的部分，把注意力集中在这些关键点上，从而更好地完成任务。以下是几个简单的比喻来帮助理解注意力机制： 2、寻找重点：想象一下，你在阅读一篇文章的时候，有些段落特别重要，你会特别注意这些段落，反复阅读，而对其他部分

【Tools】大模型中的注意力机制

摇来摇去摇碎点点的金黄伸手牵来一片梦的霞光南方的小巷推开多情的门窗年轻和我们歌唱摇来摇去摇着温柔的阳光轻轻托起一件梦的衣裳古老的都市每天都改变模样 🎵 方芳《摇太阳》在大模型中，注意力机制是一种重要的技术，它被广泛应用于自然语言处理领域，特别是在机器翻译和语言模型中。注意力机制的基本思想是通过计算输入序列中各个位置的权重，以确

YOLOv8改进实战 | 注意力篇 | 引入CVPR2024 PKINet 上下文锚点注意力CAAttention

YOLOv8专栏导航：点击此处跳转前言 YOLOv8 是由 YOLOv5 的发布者 Ultralytics 发布的最新版本的 YOLO。它可用于对象检测、分割、分类任务以及大型数据集的学习，并且可以在包括 CPU 和 GPU 在内的各种硬件上执行。 YOLOv8 是一种尖端的、最先进的 (SOTA) 模型，它建立在以前成功的 YOLO 版本的基础上，并引入了新的功能和改进，以

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

机器之心 | 预训练无需注意力，扩展到4096个token不成问题，与BERT相当

本文来源公众号“机器之心”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：预训练无需注意力，扩展到4096个token不成问题，与BERT相当本文提出了双向门控 SSM（BiGS）模型，结合基于状态空间模型（SSM）的 Routing 层和基于乘法门的模型架构，在不使用注意力的情况下能够复制 BERT 预训练结果，并可扩展到 4096 个 token 的长程预训练，不需要近似。 Tr

YOLOv8改进实战 | 注意力篇 | 引入基于跨空间学习的高效多尺度注意力EMA，小目标涨点明显

YOLOv8专栏导航：点击此处跳转前言 YOLOv8 是由 YOLOv5 的发布者 Ultralytics 发布的最新版本的 YOLO。它可用于对象检测、分割、分类任务以及大型数据集的学习，并且可以在包括 CPU 和 GPU 在内的各种硬件上执行。 YOLOv8 是一种尖端的、最先进的 (SOTA) 模型，它建立在以前成功的 YOLO 版本的基础上，并引入了新的功能和改进

爆改YOLOv8|利用yolov10的PSA注意力机制改进yolov8-高效涨点

1，本文介绍 PSA是一种改进的自注意力机制，旨在提升模型的效率和准确性。传统的自注意力机制需要计算所有位置对之间的注意力，这会导致计算复杂度高和训练时间长。PSA通过引入极化因子来减少需要计算的注意力对的数量，从而降低计算负担。极化因子是一个向量，通过与每个位置的向量点积，确定哪些位置需要计算注意力。这种方法可以在保持模型准确度的前提下，显著减少计算量，从而提升自注意力机制的效率。关于PS

信息熵|atttion矩阵的注意力熵

显著图可以看作是模型的注意力图，它标识了模型对输入图像某些区域的关注程度。我们使用 blob 区域（连通的显著区域）来检测模型关注的部分，然后计算这些区域的概率分布，再通过熵来衡量这些区域的“信息量”或“分散度”。举个简单的例子： Step 1: 假设有一个 4x4 的注意力图 x： x = [[0.1, 0.2, 0.4, 0.1],[0.1, 0.5, 0.3, 0.2],[0.7,

YOLOv8改进实战 | 引入混合局部通道注意力模块MLCA（2023轻量级）

YOLOv8专栏导航：点击此处跳转前言 YOLOv8 是由 YOLOv5 的发布者 Ultralytics 发布的最新版本的 YOLO。它可用于对象检测、分割、分类任务以及大型数据集的学习，并且可以在包括 CPU 和 GPU 在内的各种硬件上执行。 YOLOv8 是一种尖端的、最先进的 (SOTA) 模型，它建立在以前成功的 YOLO 版本的基础上，并引入了新的功能和改进

10-1 注意力提示

感谢读者对本书的关注，因为读者的注意力是一种稀缺的资源：此刻读者正在阅读本书（而忽略了其他的书），因此读者的注意力是用机会成本（与金钱类似）来支付的。为了确保读者现在投入的注意力是值得的，作者们尽全力（全部的注意力）创作一本好书。自经济学研究稀缺资源分配以来，人们正处在“注意力经济”时代，即人类的注意力被视为可以交换的、有限的、有价值的且稀缺的商品。许多商业模式也被开发出来去利用这

计算机视觉之 SE 注意力模块

计算机视觉之 SE 注意力模块一、简介 SEBlock 是一个自定义的神经网络模块，主要用于实现 Squeeze-and-Excitation（SE）注意力机制。SE 注意力机制通过全局平均池化和全连接层来重新校准通道的权重，从而增强模型的表达能力。原论文：《Squeeze-and-Excitation Networks》二、语法和参数语法 class SEBlock(n

计算机视觉之 GSoP 注意力模块

计算机视觉之 GSoP 注意力模块一、简介 GSopBlock 是一个自定义的神经网络模块，主要用于实现 GSoP（Global Second-order Pooling）注意力机制。GSoP 注意力机制通过计算输入特征的协方差矩阵，捕捉全局二阶统计信息，从而增强模型的表达能力。原论文：《Global Second-order Pooling Convolutional Netwo

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

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）

YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入LSK注意力机制

1. LSK介绍 1.1 摘要：最近关于遥感目标检测的研究主要集中在改进定向边界框的表示上，但忽略了遥感场景中呈现的独特先验知识。这种先验知识可能很有用，因为在没有参考足够远距离上下文的情况下，可能会错误地检测微小的遥感物体，并且不同类型物体所需的远距离上下文可能会有所不同。在本文中，我们考虑到这些先验并提出了大型选择性核网络（LSKNet）。 LSKNet可以动态调整其大的空间感受

YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入CBAM注意力机制

1.CBAM介绍摘要：我们提出了卷积块注意力模块（CBAM），这是一种用于前馈卷积神经网络的简单而有效的注意力模块。给定中间特征图，我们的模块沿着两个独立的维度（通道和空间）顺序推断注意力图，然后将注意力图乘以输入特征图以进行自适应特征细化。由于 CBAM 是一个轻量级通用模块，因此它可以无缝集成到任何 CNN 架构中，且开销可以忽略不计，并且可以与基础 CNN 一起进行端到端训练。

$Bahdanau注意力机制$