注意力机制综述（图解完整版附代码）

最新推荐文章于 2025-06-06 09:12:02 发布
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格尔曼Noah
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cv 注意力机制笔记
jacke121的专栏
05-12 3124
AttentionLayer class AttentionLayer(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=64, multiply=True): super(AttentionLayer, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( ...
一文搞懂Attention机制的诞生及发展（原理+代码）
Python，数据分析，机器学习，深度学习
12-21 2819
这个月初，我写过一篇博客，是关于共现网络的构建，之所以研究共现网络，就是想找寻词之间的关系，当然我之前的博客在决策树的时候也提到过信息熵和信息增益的概念，这些都是来衡量一个词的重要性。几个月前看了发表于2017年的经典论文《Attention Is All You Need》(NeurIPS2017) 论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762，这是Google在NeurIPS2017发表的一篇文章，在CV、NLP、多模态等各个领域都有很大的影响力，目前引用量已经2.2w+
Transformer原理详解（图解完整版附代码）
生活需要深度
10-22 6448
论文名：Attention is all you need针对问题：RNN等序列模型不能并行运行，利用完全基于自注意力机制的自编码器去训练利用layer-normal：助于避免训练过程中的梯度消失问题，提高模型的稳定性。：对自注意力机制中 除以QKT除以dk ，以防止乘机过大，如下。注意力机制公式位置编码：由于 Transformer 不使用递归或卷积，它通过位置编码来加入序列中元素的位置信息。自注意力机制：它允许模型在处理序列的每个元素时同时考虑序列中的所有其他元素，从而捕捉元素之间的关系。
详解注意力机制和Transformer
zyw2002的博客
01-31 1万+
本文的学习路线： 📍 Attention 从生物学的角度引入到计算机视角，介绍了什么是Attention ▶️介绍Encoder-Decoder框架 (目前大部分Attention Model都是依附于该框架实现)▶️ 介绍了Attention模型中的基础概念查询、键和值 ▶️ 通过讲解Nadaraya-Watson核回归模型来了解常见的注意力汇聚模型 ▶️ 介绍了Attention Model中两个常用的注意力评分函数 ▶️ 从基础的Attention引入到Self-Attention 和Multihe
深度学习(18)--注意力机制详解
GodFishhh的博客
03-25 4098
注意力机制(Attention Mechanism)详解：自注意力机制（Self-Attention Mechanism）,多头自注意力机制（Multi-head Self-Attention Machanism），通道注意力机制（Channel attention force mechanism），空间注意力机制（Spatial attention force mechanism）
Attention Mechanisms in Computer Vision A Survey（注意力机制综述）
qq_43437453的博客
05-04 1722
这篇论文的贡献是对计算机视觉中注意力机制进行了全面的综述和分析，并提供了以下方面的贡献：综上所述，这篇论文的贡献是对注意力机制在计算机视觉领域中的理解和应用提供了深入的探讨和分析，有助于指导注意力机制在实际应用中的使用和改进。这篇论文的创新点在于提供了一种全面的视角来理解计算机视觉中的注意力机制。它综述了计算机视觉领域中最常用的不同类型的注意力机制，并深入探讨了它们的优缺点、应用和局限性。此外，该论文还探讨了注意力机制的实现方法，包括软注意力和硬注意力，以及与注意力机制相关的可解释性问题。总之，该论文提供了
注意力机制学习素材
AAAmazing的博客
09-23 137
1）
自注意力机制（Self-Attention Mechanism）
qq_74722169的博客
02-22 4466
先让我们来了解什么是注意力机制，当我们看到一张图画时，第一眼肯定会注意到图片中最显眼的特征，**深度学习中的注意力机制（Attention Mechanism）**是一种模仿人类视觉和认知系统的方法，它允许神经网络在处理输入数据时集中注意力于相关的部分。通过引入注意力机制，神经网络能够自动地学习并选择性地关注输入中的重要信息，提高模型的性能和泛化能力。例如下图：我们大部分人第一眼注意到的一定是东方明珠，但是这图其实还有旁边的楼，下面的汽车等等。这其实就是一种。
《Attention is all you need》Pytorch源码各模块输入输出详解
胖胖大海的博客
04-23 1675
关于Transformer架构和原理解析的优秀文章有好多，这里列出一些供大家参考学习。本篇也就不对Transformer的结构和原理进行解读了（肯定没他们解读的好）。上述参考文献足以让一个初学者完全了解transformer的架构及原理了。本文从代码实现的角度来看一下transformer的核心架构中的每个模块的具体实现方式，希望以此能对transformer架构有更深入的了解。本文参考的实现代码来自于。
深入解读 ChatGPT 的基本原理（个人总结版）
年糕的博客
05-27 6153
在NLP领域，生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）等技术的出现，为语言生成带来了新的可能。然而，这些技术在语言生成的连贯性和一致性方面仍存在不足。随着Transformer架构的提出和应用，NLP技术迎来了新的突破。基于Transformer架构的生成预训练模型（GPT）逐渐成为NLP研究的热点，并在多项任务中取得了显著成果。ChatGPT，作为GPT家族中的一员，通过特定的对话数据训练，展现了出色的语言生成能力，为人机对话带来了全新的体验。
Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战
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沉迷单车的追风少年
02-21 3万+
《DiffusionModels与深度学习》专栏文章导航
深度学习之模型压缩三驾马车：基于ResNet18的模型剪枝实战（2）
ak47maker的博客
06-05 388
本文针对ResNet18模型剪枝进行了优化改进，主要包含三个方面：1) 将剪枝目标层从底层conv1调整为中间层layer2.0.conv1，减少对基础特征的破坏；2) 采用基于激活值的前向传播方法评估通道重要性，优先剪除低激活通道；3) 改进微调策略，动态解冻关联层并使用更低学习率(0.0001)进行10轮微调。这些优化有效提升了剪枝后模型的稳定性和性能表现，特别是通过中间层剪枝和基于特征贡献的通道选择策略，避免了底层特征破坏带来的连锁反应。
深度学习在非线性场景中的核心应用领域及向量/张量数据处理案例，结合工业、金融等领域的实际落地场景分析
mayaohao的博客
06-05 709
‌非线性建模不可替代性‌工业缺陷形态、市场动态、生物信号等复杂模式无法用线性方程描述310‌高维张量处理优势‌图像/点云/频谱等天然高维数据需张量结构存储，深度学习可分层提取非线性特征1112‌激活函数的核心作用‌ReLU/ GELU 等函数赋予模型分层次拟合复杂决策边界的能力38例如晶圆检测中，单个像素缺陷需联合周围100×100区域非线性特征（如纹理渐变、边缘突变）才能准确判定，此时CNN的多层非线性激活远优于线性分类器1011。
深度学习习题2
2301_78450837的博客
06-05 866
4.假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型，训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成，而训练目标是检测出每种车辆的名称（车辆共有10种类型）。造成这一现象的可能原因是什么？A、第一隐藏层对应D，第二隐藏层对应C，第三隐藏层对应B，第四隐藏层对应A。B、第一隐藏层对应A，第二隐藏层对应C，第三隐藏层对应B，第四隐藏层对应D。C、第一隐藏层对应A，第二隐藏层对应B，第三隐藏层对应C，第四隐藏层对应D。D、第一隐藏层对应B，第二隐藏层对应D，第三隐藏层对应C，第四隐藏层对应A。
Python----循环神经网络（BiLSTM：双向长短时记忆网络）
weixin_64110589的博客
06-03 1319
LSTM（长短期记忆网络）是一种改进的循环神经网络，通过遗忘门、输入门和输出门控制信息流动，有效处理长序列数据，适用于时间序列预测和语音识别等任务。BiLSTM（双向长短期记忆网络）在LSTM基础上增加反向处理层，同时捕捉过去和未来的上下文信息，增强对全局上下文的理解，适用于自然语言处理任务如机器翻译和命名实体识别。BiLSTM通过前向和后向LSTM处理序列，最终结合两个方向的输出，计算成本较高但效果更优。LSTM和BiLSTM在方向性、计算复杂度和典型应用上有所不同，BiLSTM在捕捉上下文信息和处理长距
深度学习中的负采样
2302_76774649的博客
06-04 431
是一种在训练（尤其是在输出类别很多时）中，用来的方法。
机器学习与深度学习14-集成学习
最新发布
beijieweiyu的博客
06-06 507
集成学习（Ensemble Learning）是一种机器学习方法，其基本思想是通过组合多个学习算法或模型的预测来提高整体性能和泛化能力。它的核心思想是通过汇总多个模型的意见，以减小单个模型的偏差和方差，从而提高模型的鲁棒性和准确性。组合多个模型：集成学习通过同时使用多个不同的学习算法或同一算法的不同设置来创建多个基本模型，这些模型通常被称为“弱学习器”多样性和独立性：为了确保集成模型的多样性，这些基本模型通常是在不同的子样本或特征子集上训练的，以捕获不同方面的模式。
深度学习进阶-自然语言处理（斋藤康毅）读书笔记
weixin_44555637的博客
06-03 1009
本文是AI项目相关的读书笔记，主要涵盖神经网络基础、自然语言处理及RNN等内容。重点包括： 神经网络核心：链式法则与反向传播机制，强调多路径导数叠加原理； Word2Vec技术：通过上下文预测目标词训练词向量，改进方法如负采样大幅提升效率； 关键创新点：CBOW模型成功验证词向量线性语义特征，RNN时序建模解决上下文问题； 实现细节：Embedding层高效处理词向量，矩阵运算中广播与梯度计算的编程实践。全文以数学推导结合代码实例，系统性地梳理了深度学习在NLP领域的核心方法。
时间注意力机制的图解
03-31
<think>好的，用户的问题是关于时间注意力机制的图解和讲解，需要结合已有的参考引用。首先，我需要理解时间注意力机制的基本概念，可能和自注意力机制相关，但可能侧重于时间序列数据。用户提供的引用中提到了自注意力机制、Transformer、多头注意力以及位置编码，这些都是相关的。 首先，我需要确定时间注意力机制是否等同于自注意力机制在时间序列中的应用，或者是否有特定的变体。根据引用[1]和[2]，自注意力机制主要用于处理序列数据，计算不同位置之间的关系，这可能包括时间维度。引用[3]提到注意力机制在Seq2Seq模型中帮助解决长距离依赖问题，这可能与时间注意力有关。引用[4]提到位置编码用于引入位置信息，这在处理时间序列时也很重要。 接下来，用户需要图解和讲解，所以需要用中文清晰解释时间注意力机制的工作原理，可能包括步骤分解、数学公式、结构图以及应用场景。需要确保数学公式符合给定的格式要求，如行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，并正确引用相关文献。 需要确认时间注意力机制是否有特定的计算方式，比如是否在计算注意力分数时考虑时间间隔或位置差异。根据引用[2]，自注意力计算分数时可能使用查询、键、向量的点积，而时间注意力可能加入时间权重或位置编码，如引用[4]中的位置编码。 然后，生成相关问题，可能涉及时间注意力与自注意力的区别、数学表达、优化方法等。同时，需要检查引用中的内容是否足够支持回答，比如引用[3]提到注意力机制在机器翻译中的应用，引用[4]的位置编码，这些可以结合起来解释时间注意力中的位置处理。 需要确保回答结构清晰，分步骤讲解，可能包括定义、计算步骤、图解说明、位置编码的作用、应用场景等部分。同时，在回答末尾添加相关问题，引导用户深入思考。 最后，检查是否符合所有系统级指令：正确使用LaTeX格式、中文回答、引用标识自然添加、生成相关问题，以及回答结构清晰可靠。</think>### 时间注意力机制图解与讲解 时间注意力机制（Temporal Attention）是注意力机制的一种变体，主要用于处理**时间序列数据**（如视频、语音、传感器数据等），通过动态关注不同时间步的特征来提升模型对时序依赖关系的建模能力。以下是分步详解： --- #### 1. **核心思想** 时间注意力机制通过计算**不同时间步之间的相关性权重**，决定模型在处理当前时间步时应重点关注哪些历史或未来的时间步信息。其数学表达式可表示为： $$ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $$ 其中： - $Q$（Query）代表当前时间步的查询向量 - $K$（Key）和 $V$（Value）分别代表其他时间步的键向量和值向量[^2] --- #### 2. **计算步骤分解（以时间序列为例）** 假设输入序列为 $X = [x_1, x_2, ..., x_T]$，每个时间步 $x_t$ 的特征维度为 $d$： 1. **生成Query、Key、Value**：通过线性变换得到三个矩阵： $$ Q = XW^Q, \quad K = XW^K, \quad V = XW^V $$ $W^Q, W^K, W^V$ 是可学习参数矩阵。 2. **计算注意力分数**：通过 $Q$ 和 $K$ 的点积衡量时间步之间的相关性： $$ \text{Score}(t, i) = \frac{Q_t \cdot K_i}{\sqrt{d_k}} $$ 其中 $d_k$ 是缩放因子，防止梯度消失。 3. **生成权重矩阵**：对分数进行归一化： $$ \alpha_{t,i} = \text{softmax}(\text{Score}(t, i)) $$ $\alpha_{t,i}$ 表示在时间步 $t$ 对时间步 $i$ 的关注程度[^3]。 4. **加权聚合**：最终输出为权重与 $V$ 的加权和： $$ h_t = \sum_{i=1}^T \alpha_{t,i} V_i $$ --- #### 3. **时间注意力机制的图解** 下图展示了一个时间步 $t$ 对序列的注意力分配过程： ``` 时间步: t-2 t-1 t t+1 t+2 注意力权重: 0.1 0.3 0.4 0.2 0.0 ``` - **深色箭头**表示高权重，模型更关注时间步 $t-1$ 和当前步 $t$ 的信息。 - **位置编码**（Positional Encoding）会被添加到输入中，以保留时间顺序信息[^4]。 --- #### 4. **时间注意力 vs 自注意力** - **相似点**：均使用 $Q/K/V$ 结构和缩放点积计算权重。 - **区别**：时间注意力通常**显式建模时间间隔**，例如在分数计算中引入时间衰减因子： $$ \text{Score}(t, i) = \frac{Q_t \cdot K_i}{\sqrt{d_k}} + w_{|t-i|} $$ $w_{|t-i|}$ 是随时间间隔增加而衰减的权重。 --- #### 5. **应用场景** 1. **视频动作识别**：关注关键帧的时间区域。 2. **股票预测**：捕捉历史价格中的关键时间点。 3. **语音识别**：对齐音频与文本的时间位置。 ---
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