注意力机制

最新推荐文章于 2025-06-13 15:42:17 发布

转载最新推荐文章于 2025-06-13 15:42:17 发布 · 872 阅读

深度学习中的注意力机制的讲解，参见https://blog.youkuaiyun.com/tg229dvt5i93mxaq5a6u/article/details/78422216。该链接讲解比较透彻。感谢大佬分享。

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手把手带你 YOLOv5/v7 添加注意力机制（并附上30多种顶会Attention原理图）2024/2/5更新

YOLOv8项目贡献者

04-27

20万+

YOLOv5/v7 添加注意力机制教程 2023/6/15更新🍀🍀🍀

PyTorch注意力机制

m0_67403188的博客

05-17

1637

文章目录 1.注意力机制 1.1 注意力机制 1.1.1 非参注意力池化层 1.1.2 Nadaraya-Watson核回归 1.1.3 参数化的注意力机制 1.1.4 注意力汇聚：Nadaraya-Watson核回归的代码实现 2 注意力分数 2.1 加性注意力 2.2 缩放点积注意力 2.3 注意力打分函数代码实现 3 使用注意力机制的seq2seq 4 多头注意力 5 自注意力 5.1 比较卷积神经网络、循环神经网络和自注意力 5.2 位置编码 5.2.1 绝对位置信

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【MEF:GAN:注意力机制】

weixin_43690932的博客

11-15

3689

仅供未coding时参考

注意力机制（Attention）为什么重要？

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2501_91798322的博客

06-13

754

从解决信息过载到实现跨模态融合，注意力机制不仅是一个技术模块，更是AI模型实现「选择性智能」的核心架构。理解本质：注意力的核心不是复杂的数学公式，而是「聚焦关键信息」的思维方式，就像医生看CT片时会本能关注可疑区域场景适配：根据任务特点选择注意力变种（自注意力/交叉注意力/多头注意力），比如短文本用Bahdanau，长文本用Transformer可视化分析：通过注意力热力图解读模型行为，让黑箱模型可解释，这是工业落地和学术研究的关键能力。

GAN注意力机制研究——SPA-GAN: Spatial Attention GAN for Image-to-Image Translation 论文阅读笔记

Fox_Alex的博客

10-18

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GAN注意力机制研究——SPA-GAN: Spatial Attention GAN for Image-to-Image Translation论文阅读笔记目录 GAN注意力机制研究——SPA-GAN: Spatial Attention GAN for Image-to-Image Translation论文阅读笔记一、前人工作二、SPA-GAN 1. 论文SPA-GAN发表于2020年TOM(IEEE Transactions on Multimedia) 2. 主要内容 ...

pytorch 注意力机制

Study study is cndb gjb dx.

07-14

1926

注意力机制

pytorch注意力机制

一个学长的博客

04-14

3652

最近看了一篇大佬的注意力机制的文章然后自己花了一上午的时间把按照大佬的图把大佬提到的注意力机制都复现了一遍，大佬有一些写的复杂的网络我按照自己的理解写了几个简单的版本接下来就放出我写的代码。顺便从大佬手里盗走一些图片，等我有时间一起进行替换，在此特别鸣谢这位大佬。

注意力机制-在resnet18中嵌入视觉注意力机制-优质项目.zip

02-24

在深度学习领域，尤其是计算机视觉任务中，注意力机制（Attention Mechanism）已经成为了一种非常重要的技术，它模拟了人类视觉系统处理信息的方式，使模型能够更有效地聚焦于图像中的关键部分，提高识别精度。...

使用pytorch框架实现的各种注意力机制代码.zip

02-06

在自然语言处理（NLP）领域，注意力机制（Attention Mechanism）已经成为深度学习模型的核心组成部分，尤其是自注意力（Self-Attention）机制。自注意力允许模型在处理序列数据时，不仅关注当前元素，还同时考虑上...

在ResNet18中嵌入视觉注意力机制.zip

02-06

通过在ResNet18中嵌入自注意力机制，模型不仅能够利用残差学习来处理深层网络的优化问题，还能通过自注意力机制关注到图像中的关键部分，提高模型的识别准确性和解释性。这种融合了卷积和自注意力的架构在物体检测、...

渐进式学习注意力机制.zip

02-06

渐进式学习注意力机制则是对这种机制的一种优化和扩展，旨在提高模型的学习效率和性能。让我们深入探讨自注意力机制以及其在渐进式学习中的应用。自注意力机制，最初由Vaswani等人在2017年提出，是Transformer模型...

Pytorch 实现注意力机制

01-06

import math import torch import torch.nn as nn import os def file_name_walk(file_dir): for root, dirs, files in os.walk(file_dir): # print(root, root) # 当前目录路径 print(dirs, dirs) # 当前路径下所有子目录 print(files, files) # 当前路径下所有非目录子文件 file_name_walk(/home/kesci/input

pytorch学习之注意力机制

01-06

Attention 是一种通用的带权池化方法，输入由两部分构成：询问（query）和键值对（key-value pairs）。不同的attetion layer的区别在于score函数的选择，两种常用的注意层 Dot-product Attention 和 Multilayer Perceptron Attention 点积注意力 class DotProductAttention(nn.Module): def __init__(self, dropout, **kwargs): super(DotProductAttention, self).__init_

Pytorch 注意力机制

负负得正的博客

06-12

1746

环境使用 Kaggle 里免费建立的 Notebook教程使用李沐老师的动手学深度学习网站和视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按查看函数详解。不随意线索（无意识注意）：想读书：随意线索（有意识地注意）非参就是不学习参数。1exp(−2u2) 那么： f(x)=∑i=1nexp⁡(−12(x−xi)2)∑j=1nexp⁡(−12(x−xj)2)yi=∑i=1nsoftmax⁡(−12(x−xi)2)yi\begin{aligned} f(x) &=\sum_{i=1}^{n} \

【pytorch】注意力机制-1

积少成多

01-05

1576

queries和attention_weights的形状为(查询个数，“键－值”对个数)# values的形状为(查询个数，“键－值”对个数)

PyTorch入门实战：一文讲明白注意力机制

Albert_Roberts的博客

02-17

1452

本文深入解析注意力机制的原理与实现，从数学公式到PyTorch实战，全面覆盖基础点积注意力、多头注意力及Transformer架构。通过手写代码示例，详细演示如何在LSTM中集成注意力机制，并构建简易Transformer用于序列标注任务。文章还介绍了注意力权重的可视化方法，帮助读者直观理解模型如何“聚焦”关键信息。

自注意力GAN:引入注意力机制的生成模型

AI天才研究院

04-07

1560

1. 背景介绍生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)是近年来机器学习领域最为热门的研究方向之一。GANs通过训练一个生成器(Generator)和一个判别器(Discriminator)两个网络模型来实现数据的生成。生成器负责生成与真实数据分布相似的人造数据,而判别器则负责判断输入数据是真是假。两

一维pytorch注意力机制

liiojhggg的博客

04-08

6336

最近在研究一维数据，发现目前网络上的注意力机制都是基于二维来构建的，对于一维的，没有查到什么可直接加在网络中的代码，因此本次文章主要介绍常用的三种注意力机制–SENet,CBAM和ECA其一维的代码。

NLP中的注意力机制解析

"NLP中的注意力机制.pptx 深入探讨了自然语言处理(NLP)中的注意力机制，这是深度学习在处理序列到序列任务时的一个关键概念。该资源指出，注意力机制允许模型根据输入序列的不同部分对输出序列的重要性进行加权，...