（Attention）注意力机制-入门与理解

注意力机制精讲
最新推荐文章于 2025-09-20 19:33:23 发布
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#深度学习

本文深入浅出地介绍了注意力机制的基本思想和实现原理，通过两篇详细博文帮助读者快速理解其在深度学习中的作用和本质。
深度学习：Transformer注意力机制-1
天涯雨的博客
07-04 1129
transformer注意力机制的计算；PyTorch实现注意力机制的计算
BERT中的多头注意力机制-为什么需要多头？
AI生成曾小健3
12-10 763
多头注意力机制通过并行处理多个子空间的信息，提高了模型的学习能力和灵活性。虽然它的计算量看似更大，但实际操作中可以通过硬件加速等方式有效管理。相比之下，直接使用一个大矩阵进行统一计算可能会限制模型捕捉多样化的信息能力。如果你需要具体的代码示例来理解多头注意力机制的具体实现细节，我可以为你提供一个简化版的PyTorch实现。
自然语言处理从零到入门 Attention 机制
UK - UofL HW - SDE
11-08 1554
Attention 正在被越来越广泛的得到应用。尤其是 BERT 火爆了之后。Attention 到底有什么特别之处？他的原理和本质是什么？Attention都有哪些类型？本文将详细讲解Attention的方方面面。
attention 机制入门
极客X养成计划
07-28 790
在下面这两篇文章中都有提到 attention 机制：使聊天机器人的对话更有营养如何自动生成文本摘要今天来看看 attention 是什么。下面这篇论文算是在NLP中第一个使用attention机制的工作。他们把attention机制用到了神经网络机器翻译（NMT）上，NMT其实就是一个典型的sequence to sequence模型，也就是一个encoder to decoder模型htt
注意力机制（Attention）| 一篇就搞懂！
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qq_37312095的博客
09-20 1171
Attention、Self-Attention、QKV、长程依赖、并行计算、FlashAttention
Attention机制从入门到精通
liguochao1001的博客
09-14 304
我的文章链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/78850152
Attention入门
weixin_52484168的博客
09-15 287
最近两年，注意力模型（Attention Model）被广泛使用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中，是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。 Attention出现的原因是什么？ 潜在的答案：基于循环神经网络（RNN）一类的seq2seq模型，在处理长文本时遇到了挑战，而对长文本中不同位置的信息进行attention有助于提升RNN的模型效果。 seq2seq是一种常见的NLP模型结构，全称是：sequence to...
Attention注意力机制介绍
weixin_33832340的博客
10-27 550
什么是Attention机制 Attention机制通俗的讲就是把注意力集中放在重要的点上，而忽略其他不重要的因素。其中重要程度的判断取决于应用场景，拿个现实生活中的例子，比如1000个人眼中有1000个哈姆雷特。根据应用场景的不同，Attention分为空间注意力和时间注意力，前者用于图像处理，后者用于自然语言处理。本文主要介绍Attention机制在Seq2seq中的应用。 为什么要用At...
精选资源
回归预测 - MATLAB实现Attention-LSTM(注意力机制长短期记忆神经网络)多输入单输出（完整源码和数据）
05-05
注意力机制允许模型在预测时根据输入序列的不同部分赋予不同的权重，这样模型可以更专注于与预测目标关联的部分，从而提高预测性能。 `paramsInit.m`可能包含了模型参数的初始化函数，确保模型在训练开始前得到合适...
深度学习入门示例之使用keras+tf实现Attention注意力机制.zip
05-10
Keras的`add()`方法可以用来添加自定义层，这将需要实现`call()`函数来定义注意力机制的计算过程。 3. **训练模型**：设置合适的优化器（如Adam）、损失函数（如交叉熵）和评估指标，然后通过`model.compile()`进行...
开普勒优化算法KOA-TCN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量预测Matlab实现.rar
11-12
开普勒优化算法KOA-TCN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量预测Matlab实现，是一套针对多变量时间序列预测的Matlab编程实现。该算法融合了开普勒优化算法（KOA）、时间卷积网络（TCN）、长短期记忆网络...
Attention(注意力机制代码)
07-16
Attention.zip文件中总结了几种关于注意力机制的代码，有keras和tensorflow，还有PyTorch框架的
注意力（Attention）机制详解（附代码）
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大摆王的博客
05-12 1万+
Attention机制是深度学习中的一种技术，特别是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉领域中得到了广泛的应用。它的核心思想是模仿人类的注意力机制，即人类在处理信息时会集中注意力在某些关键部分上，而忽略其他不那么重要的信息。在机器学习模型中，这可以帮助模型更好地捕捉到输入数据中的关键信息。
论文荐读 | NLP之Attention从入门到精通
喜欢打酱油的老鸟
07-05 592
https://www.toutiao.com/a6709249369914212872/ Sequence to Sequence Learning with Neural Networks seq2seq是最先进NMT（神经机器翻译）的奠基之作，不围观一下？其核心思想是用一个LSTM将可变长度的输入序列编码为固定长度的隐特征表示，另一个LSTM将此隐特征再解码为可变长度的输出序列。 ...
attention 注意力机制
中二少年的编程之路
04-18 606
此文大部分参考深度学习中的注意力机制(2017版)张俊林的博客，不过添加了一些个人的思考与理解过程。在github上找到一份基于keras框架实现的可运行的注意模型代码：Attention_Network_With_Keras(对这个模型的详细理解可参考：《注意力模型的一个实例代码的实现与分析》) 注意力模型：对目标数据进行加权变化。人脑的注意力模型，说到底是一种资源分配模型，在某个特定时刻...
Attention注意力机制
CharlesOyfz的博客
06-25 1280
Seq2Seq 在开始Attention之前，我们先简单回顾一下Seq2Seq模型，传统的机器翻译基本都是基于Seq2Seq模型来做的，该模型分为encoder层与decoder层，并均为RNN或RNN的变体构成，如下图所示 在encode阶段，第一个节点输入一个词，之后的节点输入的是下一个词与前一个节点的hidden state，最终encoder会输出一个上下文向量c(context)，...
深度解析：注意力机制入门与实践
学习注意力机制的核心在于理解其工作原理，包括如何计算注意力分数，如何与上下文信息融合，以及如何在复杂模型结构中有效地应用。通过深入研究并实践，开发者可以设计出更高效、更具针对性的注意力模型，从而提升...
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