Attention相关的paper整理

最新推荐文章于 2025-08-04 23:42:54 发布
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本文深入探讨了注意力机制在神经网络中的应用，解释了其如何帮助模型聚焦于输入序列中最重要的部分，从而提高处理序列数据时的效率和准确性。
http://www.cosmosshadow.com/ml/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/2016/03/08/Attention.html
为什么Transformer需要进行 Multi-head Attention？
我是香菜
08-01 2170
Attention is All you need !!
基于Keras的attention实战
热门推荐
小亮Machine Learning
08-21 2万+
要点： 该教程为基于Kears的Attention实战，环境配置： Wn10+CPU i7-6700 Pycharm 2018 python 3.6 numpy 1.14.5 Keras 2.0.2 Matplotlib 2.2.2 强调：各种库的版本型号一定要配置对，因为Keras以及Tensorflow升级更新比较频繁，很多函数更新后要么更换了名字，要么没有这个函数了...
attention综述论文阅读：An Overview of the Attention Mechanisms in ComputerVision
langtaosha1996的博客
12-06 3840
1. Introduction 注意机制起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，人类只能注意到所有可见信息的一部分。受这种视觉注意机制的启发，研究者们试图寻找视觉选择性注意模型来模拟人类的视觉感知过程，从而模拟人类在观察图像和视频时的注意分布，并扩展其应用。 以计算机视觉领域为例，深度学习与视觉注意机制相结合的研究大多集中在mask的使用上。mask的原理是将图像数据中的关键特征用另一层新的权值来识别。通过学习和训练，深度神经网络可以学习到每一个新图像中需要注意的区域，从而形成注意。
最新「注意力机制Attention」大综述论文
04-02
在人类中，注意力是所有感知和认知操作的核心属性。考虑到我们处理竞争性信息来源的能力有限，注意力机制选择、调整和关注与行为最相关的信息。
NLPpaper精读(三)—— Attention Is All You Need
NLP翟
06-22 806
论文精读——TransformerAbstractIntroduction transformer是一个颠覆式的创造，开启了NLP的新时代 Abstract 主流的序列模型都是采用CNN和RNN来构造的，此外较好的编解码器模型都会采用Attention机制。 本文提出了一个简单的模型是Transformer，完全的基于注意力机制，而避免了使用CNN与RNN。 Transformer提供了并行计算的...
attention paper
liudiudiu
08-29 318
still image，single image action recognition Single Image Action Recognition by Predicting Space-Time Saliency https://arxiv.org/abs/1705.04641 Single image action recognition using semantic body pa...
Attention综述
do_you_ac_today的博客
04-17 759
近十年以来，直到神经机器翻译系统的诞生之前，统计机器翻译一直在机器翻译领域占据着主要地位。神经机器翻译模型作为一种新兴的机器翻译方法，其致力于构建并训练出一个可以输入文本并返回翻译文本的大型神经网络。 Kalchbrenner and Blunsom (2013), Sutskever et. al (2014) 和Cho. et. al (2014b)等人，作为先驱首先提出了神经机器翻译框架，之后由Sutskever 等人提出了更广为人知的序列到序列模型。我们这篇文章将基于序列到序列的框架，以及...
ICCV2025 Tracking相关paper汇总和解读（19篇）
最新发布
藏晖的博客
08-04 894
1、2D感知往3D感知扩展，3D感知相关方法加速相互借鉴，相互促进。2、框架性改进正在减少，数据和模型的scaling law正在该领域起越来越重要的作用。
Multi-head整理—为什么 Transformer 需要进行 Multi-head Attention？
咕噜咕噜
10-13 4815
一.Attention is all you need论文中讲模型分为多个头，形成多个子空间，每个头关注不同方面的信息。 如果Multi-Head作用是关注句子的不同方面，那么不同的head就应该关注不同的Token；当然也有可能是关注的pattern相同，但是关注的内容不同，即V不同。 但是大量的paper表明，transformer或Bert的特定层有独特的功能，...
知识蒸馏paper分类整理(2014-2020)
KernelF
04-02 5343
Awesome Knowledge-Distillation 知识蒸馏paper分类整理 Awesome Knowledge-Distillation Different form of knowledge Knowledge from logits Knowledge from intermediate layers Mutual Information Self-KD Structur...
清华&南开最新「视觉注意力机制Attention」综述论文
11-22
注意力机制是深度学习方法的一个重要主题。清华大学计算机图形学团队和南开大学程明明教授团队、卡迪夫大学Ralph R. Martin教授合作，在ArXiv上发布关于计算机视觉中的注意力机制的综述文章[1]。该综述系统地介绍了注意力机制在计算机视觉领域中相关工作，并创建了一个仓库.
综述：计算机视觉中的注意力机制
02-24
为什么需要视觉注意力计算机视觉（computervision）中的注意力机制（attention）的基本思想就是想让系统学会注意力——能够忽略无关信息而关注重点信息。为什么要忽略无关信息呢？注意力分类与基本概念神经网络中的「注意力」是什么？怎么用？该文分为：硬注意力、软注意力、此外，还有高斯注意力、空间变换就注意力的可微性来分：Hard-attention，就是0/1问题，哪些区域是被attentioned，哪些区域不关注.硬注意力在图像中的应用已经被人们熟知多年：图像裁剪（imagecropping）硬注意力（强注意力）与软注意力不同点在于，首先强注意力是更加关注点，也就是图像中的每个点都有
从三大顶会论文看百变Self-Attention - self-attention的相关思想以及最新的研究进展.zip
11-11
从三大顶会论文看百变Self-Attention，i.e.,了解并熟悉self-attention的相关思想以及最新的研究进展。另外，一并附上一个self-attention论文集仓库（https://github.com/PengboLiu/NLP-Papers）
【NLP】 聊聊NLP中的attention机制
hacker_long的专栏
07-23 776
本篇介绍在NLP中各项任务及模型中引入相当广泛的Attention机制。在Transformer中，最重要的特点也是Attention。首先详细介绍其由来，然后具体介绍了...
这是一篇关于Attention的综述
yinizhilianlove的博客
06-24 731
来源: AINLPer 微信公众号（每日更新…） 编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2020-06-16 引言      注意力机制是神经网络中的一个重要概念，当前研究人员已经在各种应用领域中对其进行了研究。本文将全面介绍注意力机制模型的结构以及当前的发展状况；并依据逻辑范畴对注意力机制模型进行了分类。 Attention综述文章获取：关注 AINLPer 回复：AMZS Attention Model（AM）介绍     注意力模型/Attention Model（AM）首先是在.
Attenion 综述三
Xwei1226的博客
01-21 612
近一两年，注意力模型（Attention Model）是深度学习领域最受瞩目的新星，用来处理与序列相关的数据，特别是2017年Google提出后，模型成效、复杂度又取得了更大的进展。以金融业为例，客户的行为代表一连串的序列，但要从串行化的客户历程数据去萃取信息是非常困难的，如果能够将self-attention的概念应用在客户历程并拆解分析，就能探索客户潜在行为背后无限的商机。然而，笔者从Atte...
注意力机制综述：基础原理、变种和最近研究
AI算法修炼营的博客
04-13 2963
点击上方“AI算法修炼营”，选择加星标或“置顶”标题以下，全是干货作者：李新春 整理：极市平台知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/10666237...
干货 | Attention注意力机制超全综述
bbbeoy的专栏
04-08 3032
作者：CHEONG 来自：机器学习与自然语言处理 一、Attention机制原理理解 Attention机制通俗的说，对于某个时刻的输出y，它在输入x上各个部分上的注意力，这里的注意力也就是权重，即输入x的各个部分对某时刻输入y贡献的权重，在此基础上我们先来简单理解一下Transformer模型中提到的self-attention和context-attention (1) Self-at...
CVPR 2018 中的 Attention Papers
u014546828的博客
04-23 545
CVPR 2018 中的 Attention Papers Diversity Regularized Spatiotemporal Attention for Video-Based Person Re-Identification Shuang Li, Slawomir Bak, Peter Carr, Xiaogang Wang [pdf] [Supp] [arXiv] ...
2020年前VQA相关论文整理合集
- 注意力机制（Attention Mechanism）：注意力机制在VQA任务中尤为重要，它帮助模型专注于图像中与问题相关的重要部分。 - 知识图谱和常识推理（Knowledge Graph & Commonsense Reasoning）：利用知识图谱或常识推理...
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