深入理解Attention及变种(一)

最新推荐文章于 2025-10-10 11:30:01 发布
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#Attention

博主赵小亮带来Attention专题，涵盖其起源、历史、变种和实践，结合斯坦福大学NLP课程，通过机器翻译例子直观展示Attention思想，为读者提供深度学习中Attention的全面理解。

Meet and understand Attention

        今天是2018年12月20号，距离小亮上次发文技术博客已经过去两个月了，这两个月小亮没有坚持写作，在这里深表歉意。今天就给大家带来福利，Attention这盘大盘鸡！！！今天这份Attention是小亮在组会上刚刚讲完的，个人认为是一份值得学习和思考的详细资料。 我是赵小亮，一枚NLP大道上的小白，今天我们一起来学Attention！用文字记载生活、用文字书写科研中的故事、用文字传播NLP领域的点点滴滴，你我共同成长！
        AI大餐预告：本周小亮主要讲解Attention系列专题，大概有八大板块，从Attention Mechanism的起源、历史、变种、相关论文《Attention Is All You Need》以及实战，还有一些思考，带领大家一起吃Attention这顿大餐！
笔者信息：Next_Legend QQ:1219154092 机器学习 自然语言处理 深度学习 统计概率论
最低0.47元/天 解锁文章
AIGC算法3：Attention及其变体
量化就是探索生活
04-25 2086
Attention是Transformer的核心部分，Attention机制帮助模型进行信息筛选，通过Q，K，V,对信息进行加工。
NLP中的Attention注意力机制和Transformer详解
给我一点温度
10-28 4501
话说自公元二零一三年，深度学习网络一枝独秀，自机器学习王国脱颖而出，带动了人工智能领域的发展。其中它最主要的两大家，卷积网络（CNN）和循环网络（RNN），因其独特的性质，分别在计算机视觉和自然语言处理领域得到广泛使用。 然而这两大家却都还是上世纪就被提出来了，本世纪虽有创新，却也逃脱不了这两大家的干系。前有 RNN 的变种树状的递归网络 (Recursive Neural Network)，后...
Learn To Pay Attention
moshiyaofei的博客
12-30 2465
翻译：LEARN TO PAY ATTENTION   摘要 我们提出了一种用于图像分类的卷积神经网络（CNN）架构的端到端可训练注意力模块。该模块将2D特征矢量图作为输入，其形成CNN流水线中不同阶段的输入图像的中间表示，并输出每个特征图的2D得分矩阵。通过结合该模块来修改标准CNN架构，并且在约束下训练中间2D特征向量的凸组合（由得分矩阵参数化）必须单独用于分类。激励激励相关并抑制不相关...
AtentionUnet介绍
最新发布
qq_73038863的博客
10-10 543
AttentionUnet 是一种基于经典 U-Net 架构改进的医学图像分割模型，通过引入注意力机制（Attention Gate, AG）来增强模型对目标区域的聚焦能力，抑制无关背景信息的干扰。其主要改进集中在跳跃连接（Skip Connection）部分，通过注意力门控动态调整特征图的权重，提升分割精度。
Co-Attention、Self-Attention 和 Bi-Attention
泡泡龙的泡泡
03-25 7289
Co-Attention、Self-Attention 和 Bi-Attention
Attention基本公式及其变种
Steve Wang's blog
03-09 6464
本篇博文介绍的Attention，全部是Seq2Sqeq的attention机制的变种，本质上也还是Seq2Seq的attention，区别于Transformer的self attention，下一篇博文会介绍self attention。 Attention Mechanism 机制基本公式 attention机制本质上是一种加权值，对文本进行加权求和后得到整个文本的中间语义变换函数，关...
深入理解Attention及变种(二)
小亮Machine Learning
12-25 2885
Meet and understand Attention         先来强烈吐槽一下优快云的文本编辑器，垃圾、垃圾、垃圾，TMD太垃圾了！！！辛辛苦苦编辑好的博文突然就卡住了，格式什么的都变样了，心累
深入理解Attention及变种(三)
小亮Machine Learning
12-25 1067
Meet and understand Attention         今天是2018年12月22号，时间过得很快，如白驹过隙，眼看着就到了2018年的年末，小亮抓紧时间与各位IT&NLP好友分享Attention，让大家过一个充实的双节！（圣诞节&元旦节）我们今天继续吃Attention！这一部分内
NLP 作业：RNN+Attention 机器翻译模型及 Transformer 代码学习
08-17
在本次作业中，我们将通过一系列的实践操作，深入了解和掌握RNN+Attention以及Transformer模型的代码实现。首先，我们会通过RNN+Attention模型的编码和解码过程，观察注意力机制是如何在翻译中发挥作用的。接着，...
Attention机制
ywm_up
11-12 579
知乎JayJay的回答：目前主流的attention方法都有哪些？ 1. 为什么要引入Attention机制？ 根据通用近似定理，前馈网络和循环网络都有很强的能力。但为什么还要引入注意力机制呢？ 计算能力的限制：当要记住很多“信息“，模型就要变得更复杂，然而目前计算能力依然是限制神经网络发展的瓶颈。 优化算法的限制：虽然局部连接、权重共享以及pooling等优化操作可以让神经网络变得简单一些，有效缓解模型复杂度和表达能力之间的矛盾；但是，如循环神经网络中的长距离问题，信息“记忆”能力并不高。 可以借助人
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 2966
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...
深入理解Attention及变种(四)
小亮Machine Learning
12-25 791
Meet and understand Attention         今天是2018年12月23号，时间又过去一天啦！2018年的年末即将来临，小亮抓紧时间与各位IT&NLP好友分享Attention，让大家过一个充实的双节！（圣诞节&
通俗易懂的Attention、Transformer、BERT原理详解
TheHonestBob的博客
06-11 2477
一、写在前面 网上关于这部分内容的好文章数不胜数，都讲的特别的详细，而今天我写这篇博客的原因，一是为了加深对这部分知识的理解，二是希望博客内容能够更多的关注一些对于和我一样的新同学难以理解的细节部分作一些自己的描述，三也是为了写一下我自己的一些思考，希望能和更多的人交流。这篇文章主要内容不在于原理的详细描述，期望的是对那些原理有了整体的认识，但是总是感觉似懂非懂的朋友们有所帮助。所以内容偏向于可能对于大佬来说很简单，但是对于刚刚接触NLP的朋友来说可能不了解的部分。希望有缘的朋友看到不吝赐教。 二、 ..
对比Attention的几种结构
yujianmin1990的专栏
08-18 5544
前言 之前看到几篇关于attention思想的应用文章，现在对比下其中的Attention具体结构上的区别。 NMT by Jointly Learning to Align and Translate Effective Approaches to Attention-based NMT Show, Attention and Tell: Neural Image Caption Gen...
2021秋招-NLP基础-Attention-预训练模型总结
LBJ_King的博客
06-30 2918
NLP基础-预训练模型总结
行人重识别—Relation-Aware Global Attention模型介绍及代码实现
sol_data12的博客
02-08 7751
一、RGA关系感知全局注意力模型概述 RGA关系感知全局注意力是中国科学技术大学和微软亚洲研究院在2020年CVPR提出的一篇基于全局注意力的行人重识别文章。对于CNN，注意力通常是局部卷积学习到的，而局部卷积会忽略全局信息和隐藏信息的关系。文章提出有效的关系感知全局注意力(RGA)模块使CNN能够充分利用全局的相关性来推断注意力。通过全局考虑特征之间的相互关系来确定注意力，对于每一个特征节点，通过堆叠关于该节点的成对关系和特征本身，提出了一种紧凑的表示。将RGA模块应用于空间和通道维度并且进行组合可以得到
【Attention九层塔】注意力机制的九重理解
Kaiyuan_sjtu的博客
06-21 4658
本文作者：电光幻影炼金术研究生话题Top1，上海交大计算机第一名，高中物理竞赛一等奖，段子手，上海交大计算机国奖，港中文博士在读https://zhuanlan.zhihu.com/p/3...
注意力机制与其变体
m0_63260018的博客
12-21 4152
自注意力和多头注意力的发展 自注意力机制是注意力的一种形式，它允许模型在处理一个序列时，将每个元素与序列中的其他元素进行比较。这种机制在Transformer模型中被广泛采用，因为它提供了一种更有效的方式来捕捉序列内的全局依赖。多头注意力则是自注意力的扩展，它将注意力分割成多个头部，每个头部独立地关注输入数据的不同部分。这种方法提供了更复杂和灵活的方式来捕捉数据中的多种模式和特征。
Self-Attention技术研究进展深度解读
5. "Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context"（1901.02860.pdf.pdf）- Transformer-XL是Transformer的一个变种，引入了循环Self-Attention机制和相对位置编码，让模型能够学习更...
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