五、03 序列模型和注意力机制

最新推荐文章于 2024-09-09 08:41:28 发布
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#人工智能 #深度学习

3.1 基础模型
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3.2 选择最可能的句子
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3.3 定向搜索
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3.4 改进定向搜索
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3.5 定向搜索的误差分析
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3.6 Bleu得分(选修)
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3.7 注意力模型直观理解
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3.8 注意力模型
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3.9 语音识别
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3.10 触发字检测
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3.11 结论和致谢
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序列到序列模型中的注意力机制
gongdiwudu的专栏
06-18 3005
在人工智能和机器学习领域，注意力机制的概念已成为提高神经网络效率和有效性的有力工具。受人类有选择地关注输入数据特定方面的认知过程的启发，注意力机制允许模型动态地将计算资源分配给给定输入的最相关组件。
一切皆是映射：序列模型和注意力机制
AI天才研究院
07-08 1190
一切皆是映射：序列模型和注意力机制 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming / TextGenWebUILLM 一切皆是映射：序列模型和注意力机制
CVPR2021注意力机制——Coordinate Attention || Pytorch代码实现
qq_42962681的博客
04-12 7513
即插即用！CoordAttention简单灵活且高效，可以插入经典的轻量级网络在几乎不带来额外计算开销的前提下，提升网络的精度。实验表明，CoordAttention不仅仅对于分类任务有不错的提高，对目标检测、实例分割这类密集预测的任务，效果提升更加明显。
注意力机制开源项目教程
gitblog_00709的博客
09-09 529
注意力机制开源项目教程 项目介绍 本项目名为“attention-mechanisms”，由Uzay Macar托管在GitHub上（???? GitHub仓库），旨在提供一个深入理解并实现注意力机制的开源资源。注意力机制是现代深度学习模型中的关键组件，特别是在自然语言处理（NLP）领域，它允许模型在处理序列数据时更加聚焦于重要部分。通过这个项目，开发者可以学习如何在自己的项目中集成不同类型的注意力层...
基于视频的行人再识别（3）----注意力机制(1)
asuradayuci的博客
03-12 8108
如果觉得本文对您有所帮助的话，可以给我的github点个赞呀～本人有空会更新一些视频行人再识别的相关资料，比如代码注释、论文翻译等等。 github：https://github.com/AsuradaYuci/awesome_video_person_reid 1.引言 注意力机制（Attention Mechanism）源于对人类视觉的研究。在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性地关注...
注意力机制(Attention)最新综述论文及相关源码
人工智能学家
11-17 6050
来源：专知注意力机制(Attention)起源于模仿人类的思维方式，后被广泛应用于机器翻译、情感分类、自动摘要、自动问答等、依存分析等机器学习应用中。专知编辑整理了Arx...
Attention 注意力机制编写
qq_34438672的博客
09-01 733
注意力机制：：： https://github.com/bojone/attention
神经翻译笔记5. 序列到序列模型与注意力机制
Timson的NLP笔记本
06-22 1739
本系列笔记从2018年3月开始编写，虽然题名为“神经翻译笔记”，但是历经2年3个月，虽然偶尔提到一些神经翻译使用的方法（例如subword），却仍并未真正涉及机器翻译本身，颇有点“博士买驴”的感觉。不过从本章开始，终于要进入正题，聊一聊神经机器翻译用到的核心技术了（然而要跟上时代，讲述Transformer，可能还需要过很久） 本章的主要内容是讲述基于RNN的编码器解码器结构与注意力机制，本文参考如下课程讲义和教材： Koehn的NMT综述，13.5节（主要参考来源，结构遵从此文） Neubig的NMT和
MATLAB实现TPA-BiLSTM注意力机制时间序列预测（完整源码和数据）
10-14
MATLAB实现TPA-BiLSTM时间注意力机制双向长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码和数据） 数据为多变量时间序列数据，多输入单输出 运行环境MATLAB2020b及以上，运行主程序TPAMain即可。
深度学习中CrossFormer模型的双阶段注意力机制在多元时间序列预测中的应用 · 注意力机制 深度版
最新发布
09-01
内容概要：CrossFormer是一种针对多元时间序列问题设计的新型深度学习模型，其核心创新在于引入了时间维度与变量维度的两阶段注意力机制。首先在时间维度上通过注意力机制筛选关键时间点信息，过滤噪声；随后在变量...
源码剖析transformer、self-attention
weixin_42078618的博客
07-02 1万+
首先给大家引入一个github博客，这份代码是我在看了4份transformer的源码后选出来的，这位作者的写法非常易懂，代码质量比较高。https://github.com/Separius/BERT-keras 这篇文章主要跟大家分享四个点：多头机制(multi-head)、LN和GELU、位置编码。 在这再给大家安利几篇博客，便于大家更具体的理解自注意力的内在原理。 https://z...
详解注意力机制（Attention）——Global/Local/Self Attention
Little Garden
10-25 3万+
详解注意力（Attention）机制 ​ 注意力机制在使用encoder-decoder结构进行神经机器翻译（NMT）的过程中被提出来，并且迅速的被应用到相似的任务上，比如根据图片生成一段描述性语句、梗概一段文字的内容。从一个高的层次看，允许decoder从多个上下文向量（context vector）中选取需要的部分，使得Encoder只能将上下文信息压缩到固定长度的向量中这个束缚中解放出来，进...
注意力机制attention图解
cloudless_sky的博客
04-11 6554
来自对https://jalammar.github.io/visualizing-neural-machine-translation-mechanics-of-seq2seq-models-with-attention/的笔记 注意力机制核心观点就是让RNN每一步都监视一个更大的信息集合并从中挑选信息。例如：如果你使用RNN去为一个图像生成注释，它会从图像中挑选一部分去预测输出的单词。接下来在讲解attention之前，我们会先聊聊Seq2Seq。 序列到序列模型是一种模型，它采用一系列项目（单词、字母
注意力机制的基本思想和实现原理（很详细）(第二篇)
热门推荐
这里是标题
05-25 5万+
接上一篇：https://blog.youkuaiyun.com/hpulfc/article/details/80448570作者：张俊林链接：https://www.zhihu.com/question/68482809/answer/264632289来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。上述内容就是经典的Soft Attention模型的基本思想，那么怎么理解A...
注意力机制
08-23 941
https://github.com/HaloTrouvaille/YOLO-Multi-Backbones-Attention YOLO融合注意力机制 可以参考下 NeuralNetworks 2020 | 哈工大与北大提出注意力引导的图像去噪 mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxOTczOTM4NA==&mid=2247490281&idx=2&sn=9d6eac5c230c98e37e56e933b293eee5&chksm=97d7ff7ea
注意力机制（Attention Mechanism）在自然语言处理中的应用
weixin_34161064的博客
10-12 2015
注意力机制（Attention Mechanism）在自然语言处理中的应用 近年来，深度学习的研究越来越深入，在各个领域也都获得了不少突破性的进展。基于注意力（attention）机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点，本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理（NLP）领域的论文，现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结，和大家一起分...
注意力机制——Coordinate Attention
qq_40716944的博客
12-08 5万+
目录 摘要 1 介绍 2 相关工作 2.1 Mobile Network 2.2 注意力机制 3 Coordinate Attention 3.1 Revisit SE Block 3.1.1 Squeeze 3.1.2 Excitation 3.1.3 为什么SE Block不好？ 3.2 Coordinate Attention Block 3.2.1 Coordinate信息嵌入 3.2.2 Coordinate Attention生成 4. 实验 4.1 消融实验 .
【机器学习】注意力机制
博客
04-19 5688
1 注意力机制定义 1.1 定义 深度学习中的注意力机制从本质上讲和人类的选择性视觉注意力机制类似，核心目标也是从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息注意力机制就是一种加权 1.2 为什么注意力机制可以发挥重要作用 卷积是如何提取特征的？ 卷积操作实际上是向量的内积，而两个向量的内积代表他们的相关程度 卷积是是一个线性的过程，为了增加非线性特征，加入了池化层和激活层。这个过程是一系列矩阵乘...
计算机视觉中的注意力机制
我爱计算机视觉
06-10 1971
本文转载自知乎，已获作者授权转载。https://zhuanlan.zhihu.com/p/146130215之前在看DETR这篇论文中的self_attention，然后结合之前实验室...
Transformer模型：注意力机制重塑序列转换
注意力机制（Attention Mechanism）是一种允许模型在处理序列数据时，动态地聚焦到输入序列中的关键部分的技术。在Transformer中，这种机制被用于编码器和解码器的所有层，使得模型能更好地理解输入序列的上下文关系...
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