Attention model 的一些概念

最新推荐文章于 2025-03-10 18:52:24 发布
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分类专栏： DeepLearning 文章标签： Neural Network NLP
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/appleml/article/details/49132041
自去年在机器翻译领域取得显著成果后，基于Attention的神经网络模型在2015年的EMNLP会议上展示了其强大的潜力。这些模型不仅提高了翻译质量，还为自然语言处理领域的其他任务提供了新的解决方案。

自去年在机器翻译领域得到有效验证之后，基于Attention的神经网络模型在今年会议上（2015EMNLP）大放异彩

http://www.epistemics.co.uk/staff/nmilton/papers/attention.htm

################################我是丰富博客内容的分界线###################################################

我虽然没有跟上时代，但是也不能丢的太远，学起来～～～～~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Attention Model简介
waveletbob的博客
09-18 488
Attention Model注意力模型是一种资源分配机制，某一时刻，你的注意力总是集中在某一个焦点部分，对其他的部分视而不见。 Encoder-Decoder框架 Encoder-Decoder框架可以这么直观地去理解：可以把它看作适合处理由一个句子（或篇章）生成另外一个句子（或篇章）的通用处理模型。对于句子对
深度学习中注意力机制集锦 Attention Module
热门推荐
心之所向
10-13 2万+
注意力机制模仿的是人类观察模式。一般我们在观察一个场景时，首先观察到的是整体场景，但当我们要深入了解某个目标时，我们的注意力就会集中到这个目标上，甚至为了观察到目标的纹理，我们会靠近目标，仔细观察。同理在深度学习中，我们提取到的信息流以同等重要性向后流动，而如果我们知道某些先验信息，我们就能够根据这些信息抑制某些无效信息的流动，从而使得重要信息得以保留。这是一种模式，而并非具体的公式，因此存在各种...
Attention Module (SAM)是什么？
欢迎大家评价。
08-01 2002
SAM是一种有效的空间注意力机制，它通过关注输入数据中不同空间位置的重要性，帮助模型更好地提取和利用关键特征。在深度学习领域，特别是计算机视觉任务中，SAM具有广泛的应用前景和重要的研究价值。
【论文阅读】一些轻量的有效的attention module的介绍
hgj1h的博客
05-17 2441
最近在看论文，发现很多的论文都用到了attentive moudule。 这也得益于越来越多的实验证明自注意力机制对于：什么是重要的？这个问题的合理解决。相比传统的直接生成特征图，对于每一个item进行同样的卷积提取特征等操作，让神经网络来自己学习哪部分是前景，哪部分是背景噪声，不重要，加入一个attentive module是一个很聪明的办法。 现在学术界涌现出许多的attentive module的设计方法，主要还是应用在2d目标检测领域。 这篇博客主要是对于一些开源的影响力大的模块进行一个介绍。 CM
（转）自然语言处理中的Attention Model：是什么及为什么
happycxz的博客
08-03 1023
原文链接：http://blog.youkuaiyun.com/malefactor/article/details/50550211要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展，我相信你一定听说过Attention Model（后文有时会简称AM模型）这个词。AM模型应该说是过去一年来NLP领域中的重要进展之一，在很多场景被证明有效。听起来AM很高大上，其实它的基本思想是相当直观简洁的。本文作者可以对灯发誓：
Recurrent attention model for pedestrian attribute recognition.pdf
03-14
在深度学习领域，循环神经网络（RNN）和注意力模型（Attention Model）已被证明在处理具有复杂结构的数据（如视频）时具有超强的能力。RNN擅长学习上下文相关性，而注意力模型能够突出特征图上感兴趣区域的位置。...
AttentionModel:此代码是使用的https
05-12
【标题】"AttentionModel:基于HTTPS的Python实现详解" 【描述】"此代码库主要展示了如何在Python中实现注意力机制（Attention Model），特别是在自然语言处理（NLP）领域中的应用。作者不仅参照了原始的实现，还...
Spatial Attention model
王小胖儿的博客
05-27 1万+
这个方法来自于论文：《Context Aware Query Image Representation for Particular Object Retrieval》        在描述待查询图像时，很多方法都利用到了region或者proposal的概念，旨在提高图中object的显著性。     在此文中，作者提出了一种Spatial Attention model，即空间注意力模型
AttentionModelFixed与AttentionModel
08-25
`AttentionModel`是一个更为通用的概念，它通常指代那些利用自注意力机制（Self-Attention）来处理序列数据、捕捉局部依赖关系的模型，如Transformer中的核心模块。 `AttentionModelFixed`, 可能特指某个版本的固定...
Attention model
迷川浩浩的博客
11-08 1万+
引言Attention model(AM)最先在计算机视觉中被应用于图片识别的问题，之后在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)中经常结合递归神经网络结构RNN、GRU、LSTM等深度学习算法，被称之为Recurrent Attention Model(RAM)，其核心就是一个Encoder-Decoder的过程。传统的Encoder-Decoder模型例如RNN在做文本翻译是把一个输入语句(x
softmax介绍和attention下的时间复杂度
stephen147的博客
06-27 1465
没想到制约attention、transformer效率的竟然不只是QVT矩阵，softmax往往也占据大量计算量。
Attention Model（注意力模型）学习大全
qq_41853758的博客
10-03 6588
深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型，举个例子来说，当我们观赏一幅画时，虽然我们可以看到整幅画的全貌，但是在我们深入仔细地观察时，其实眼睛聚焦的就只有很小的一块，这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上，也就是说这个时候人脑对整幅图的关注并不是均衡的，是有一定的权重区分的。这就是深度学习里的Attention Model的核心思想。 AM刚开始也确实是应用在图像...
注意力模型（Attention Model）
csdn_xmj的博客
08-01 5517
来源：Coursera吴恩达深度学习课程 在注意力模型直观理解中我们看到注意力模型如何让一个神经网络只注意到一部分的输入句子。当它在生成句子的时候，更像人类翻译。让我们把这些想法转化成确切的式子，来实现注意力模型（Attention Model）。 如上图所示，我们先假定有一个输入句子，并使用双向的RNN（bidirectional RNN），或者双向的GRU或者双向的LSTM，去计算每个词的特征（features）。实际上GRU和LSTM经常应用于这个，可能LSTM更经常一点。对于前向传播（for
Attention（进阶）
世上有难事，只怕无心人。
05-18 782
Attention中的Q，K，V要怎么理解？
深度学习笔记（十）：Attention Model学习笔记一：发展历程原理、优势及系统分类
呆呆象呆呆的博客
07-27 2297
文章目录一、注意力模型(Attention Model，AM)背景介绍二、注意力机制在神经网络建模中迅速发展的三个主要原因：三、Attention Model（AM）发展引入序列到序列模型Attention Model四、Attention Model（AM）分类基于多输入输出序列分类基于抽象层分类：基于计算位置分类基于多表示分类 一、注意力模型(Attention Model，AM)背景介绍 近段时间，注意力机制被纳入的不同的神经网络结构，并展示了注意力如何提高神经网络的可解释性。注意力原理可以使用人类生
线性Attention的探索：Attention必须有个Softmax吗？
强化学习曾小健
08-13 683
值得指出的是，下面介绍的这几种Linear Attention，前两种来自CV领域，第三种是笔者自己构思的，所以都还没有在NLP任务上做过什么实验，各位做模型改进的NLPer们就有实验方向了（^_^）～～顺便说一下，CV领域有不少对Attention的改进工作（除了下面介绍的外，还有。本文介绍了一些从结构上对Attention进行修改从而降低其计算复杂度的工作，其中最主要的idea是去掉标准Attention中的Softmax，就可以使得Attention的复杂度退化为理想的。
在attetion计算中为什么要softmax
最新发布
yxx122345的博客
03-10 1297
归一化：将相似度分数转换为概率分布。聚焦性：放大高分值，抑制低分值，使模型聚焦于重要部分。可解释性：权重具有明确的概率意义，便于理解和分析。Softmax是注意力机制中不可或缺的一部分，确保了模型能够有效地分配注意力资源。
Attention Model 及其发展现状概述
乐乐lelele的博客
10-23 5328
视觉注意力是人类视觉信息处理过程中一项重要的调节机制，在视觉注意力的引导下，人类能够从众多的视觉信息中快速地选择那些最重要、最有用、与当前行为最相关的感兴趣的视觉信息。当人类观赏一幅画时，虽然我们可以看到整幅画的全貌，但是在我们深入仔细地观察时，其实眼睛仅聚焦在很小的一块区域，这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上，因此人脑对整幅图的关注并不是均衡的，具有一定的权重区分。 而注意力模型（Attention model）就是对人脑的注意力模型进行模拟，旨在从众多信息中选择出对当前任务更关键的信息。考虑到人
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