【收集】关于Attention机制

最新推荐文章于 2025-05-20 10:39:58 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Rex_WUST/article/details/84574863
本文深入探讨了深度学习中Attention机制的核心概念及其在自然语言处理中的应用，包括LSTM/RNN中的Attention机制详解，帮助读者理解并掌握这一关键算法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

机器学习面试之Attention

https://www.jianshu.com/p/c94909b835d6

 

深度学习中 的 Attention机制

https://blog.youkuaiyun.com/guohao_zhang/article/details/79540014

 

Deep Learning基础--理解LSTM/RNN中的Attention机制

https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/7573589.html

 

注意力机制（Attention Mechanism）在自然语言处理中的应用

https://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html

 

机器不学习：一文看懂Attention机制

http://mini.eastday.com/mobile/171227123803276.html#

 

Attention注意力机制--原理与应用

https://blog.youkuaiyun.com/joshuaxx316/article/details/70665388

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🍀🍀🍀
注意力机制(Attention)原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
07-19 994
注意力机制(Attention)原理与代码实战案例讲解 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在深度学习领域，特别是在自然语言处理（NLP）任务中，注意力机制（Attention Mechanism）的引入极大地提升了模型的性能
大模型LLM面试常见算法题-包括Attention和Transformer常见面试题
weixin_42042056的博客
07-05 909
RLHF使用的训练数据是什么样的?3. Stable Diffusion的diffusion是什么原理?它是怎么训练出来的?它是怎么训练出来的?为什么现在的大模型大多是 decoder-only 的架构？5.BERT的预训练过程中是否使用了位置编码和注意力机制?2.Stable Diffusion的预测过程是什么样的?4.Stable Diffusion的各个模块的作用是?MHA，GQA，MQA三种注意力机制的区别是什么？2.Attention的流程是什么样的?4.什么是Self-attention?
Attention和Transformer灵魂七问
sgzqc的专栏
04-22 1244
Transformer和Attention结构详解
大模型面试题之Attention面试题
最新发布
风一样
05-20 815
传统Attention机制存在上下文长度限制、速度慢和内存占用大的问题。针对这些问题，研究者提出了多种优化方向，包括提升上下文长度、加速和减少内存占用。Attention的变体包括稀疏Attention、线性化Attention、原型和内存压缩、低阶self-Attention、Attention与先验以及改进多头机制。Multi-Query Attention通过在所有注意力头上共享key和value，减少了KV cache的大小，从而降低显存占用并提升推理速度。Grouped-query Attenti
Attention-JAVA核心面试知识整理.pdf
12-28
Java面试经典合集-2021年
【大模型LLM面试合集】大语言模型架构_attention
chen695969的博客
07-08 1555
MHA（Multi-head Attention）是标准的多头注意力机制，h个Query、Key 和 Value 矩阵。MQA（Multi-Query Attention）是多查询注意力的一种变体，也是用于自回归解码的一种注意力机制。与MHA不同的是，MQA 让所有的头之间共享同一份 Key 和 Value 矩阵，每个头只单独保留了一份 Query 参数，从而大大减少 Key 和 Value 矩阵的参数量。GQA（Grouped-Query Attention）是分组查询注意力，
【面试】解释Attention和Self-Attention的区别
Lewiz_124的博客
08-12 1493
是一种用于处理序列间关系的机制，允许模型选择性地关注输入序列的不同部分，广泛应用于机器翻译、图像字幕生成等任务。是Attention的一种特殊形式，用于建模同一序列内元素之间的关系，特别适合处理长序列数据，并且是Transformer模型的核心机制。
深度学习基于EfficientNet的图像分类模型改进：引入Context Anchor Attention机制提升特征提取精度
04-11
CAA模块通过选择最具代表性的锚点来增强特征表示，具体步骤包括通道缩减、选择锚点、收集锚点特征、计算查询、键、值，并进行注意力机制的加权融合。EfficientNet的构建基于宽度和深度系数，通过调整每个阶段的卷积...
Attention机制在语言模型中的作用
首先会对Attention机制的概念进行简要的介绍，然后引入Attention机制在语言模型中的应用背景，为后续深入讨论做铺垫。让我们一起来探究Attention机制是如何在语言模型中发挥作用的吧！ # 2. Attention机制原理 ...
Focal Self-attention for Local-Global Interactions inVision Transformers
shaomjc的博客
09-17 798
本文提出了 focal self-attention，这是一种结合了细粒度局部交互和粗粒度全局交互的新机制。在这个新的机制中，每个 token 以细粒度关注其最近的周围 token，以粗粒度关注其远的周围 token，从而可以有效地捕获短期和长期的可视依赖关系。基于焦点自注意，提出了 focal Transformer，在一系列公共图像分类和目标检测基准上实现了优于先进的 (SoTA) ViT 的性能。
超细节的BERT/Transformer知识点
weixin_40920183的博客
03-23 922
作者：海晨威地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/132554155文章经过作者同意转载随着NLP的不断发展，对BERT/Transformer相关知识的研(mi...
机器学习面试之Attention
csiao_Bing的博客
12-18 946
摘自 milter https://www.jianshu.com/p/c94909b835d6 1 RNN做机器翻译的经典思路 encoder-decoder 用RNN做机器翻译时，通常需要两个RNN网络，一个用来将接收待翻译语句，对其进行编码，最后输出一个vector，这个网络叫encoder。然后，该vector会作为输入，传给另一个RNN网络，该网络用来根据vector产生目标语言的翻译语...
Focal attention for long-range interactions in vision transformers文献阅读笔记
plinn的博客
03-18 975
Vision Transformer（ViT）通过self-attention捕捉短期和长期视觉依赖，取得了显著成果，但在高分辨率视觉任务（如目标检测）中面临二次计算开销的挑战现有工作通过粗粒度全局注意力或细粒度局部注意力降低计算成本，但削弱了Transformer的建模能力提出，结合细粒度局部和粗粒度全局交互，通过细粒度处理近邻token和粗粒度处理远距离token，高效捕捉视觉依赖提出Focal Transformer模型，在图像分类、目标检测和语义分割任务中超越现有SOTA方法。
大模型面试之面试官问：你了解几种Attention机制？
2401_85328934的博客
10-05 982
Transformer 模型最初引入了自注意力机制，这是一种能够在编码器和解码器中捕捉序列内部依赖关系的方法。在自注意力机制中，每个输入序列元素都会与其他元素进行交互，并根据其重要性进行加权求和，从而生成新的表示。多头自注意力是一种改进，它通过引入多个并行的注意力头（Attention Heads）来捕捉不同的特征子空间。每个注意力头都独立地计算注意力权重，并将结果进行拼接和线性变换。由于 Transformer 模型没有像 RNN 那样的顺序处理能力，需要引入位置编码来提供序列中的位置信息。
注意力机制（二）：Focus Your Attention: A Bidirectional Focal Attention Network for Image-Text Matching
qq2285580599的博客
01-13 1315
Motivation 1，只有一小部分与共同语义相关的区域或词，如果将它们全部整合在一起，就会干扰目标语义，从而导致语义失调。 2，并不是所有的片段都支持特定的共享语义，因为它们中的许多与之无关，如果不相关的片段被聚合，共享语义或多或少会受到干扰。 3，如果我们将焦点集中在一个方向上，就会导致对长文本或复杂图像的偏好。这是因为长文本或复杂图像包含更多的信息，从而更有可能得到较高的查询响应。所以我们采用双向度量， 即算出两个方向的相似度，然后进行相加。 Framework 我们首先为...
注意力机制(Attention Mechanism)
Steve Wang's blog
10-10 1万+
注意力机制起源于应用于NLP的RNN模型，但也在其他的领域有所应用。对注意力机制的理解也是算法面试经常提及的一道基础面试题，在这篇博文里我们汇总吴恩达深度学习视频序列模型3.7和3.8以及台大李宏毅教授对Attenion Mechanism以及相关参考文献对注意力机制给出详细的介绍的解释。 注意力机制(Attention Mechanism) 注意力机制是深度学习中一个非常重要的思想，在NLP...
深度学习中 的 Attention机制
热门推荐
GerHard 的博客
03-13 9万+
注意力机制即 Attention mechanism在序列学习任务上具有巨大的提升作用，在编解码器框架内，通过在编码段加入Attention模型，对源数据序列进行数据加权变换，或者在解码端引入Attention 模型，对目标数据进行加权变化，可以有效提高序列对序列的自然方式下的系统表现。 Attention： Attention模型的基本表述可以这样理解成： 当我们人在看一样东西的时候，...
中英文翻译训练数据集：TF NMT与Attention机制应用
模型采用了一种带有注意力机制（Attention）的编码器-解码器（Encoder-Decoder，简称ED）架构。神经机器翻译是使用深度学习技术将一种语言转换成另一种语言的过程。 - **实现将英文翻译为中文的LSTM翻译**： 标题...
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