pytorch attention 介绍

最新推荐文章于 2025-09-21 23:21:52 发布
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本文深入探讨了使用PyTorch实现的序列到序列(Seq2Seq)网络在机器翻译任务中的应用，详细讲解了编码器-解码器架构、注意力机制以及训练过程。通过实例演示，读者可以了解到如何构建和优化自己的翻译模型。
Attention-PyTorch:注意力机制实践
05-11
Attention分享 周知瑞@研发中心, Jun 20, 2018 （一）深度学习中的直觉 3 X 1 and 1 X 3 代替 3 X 3 LSTM中的门设计 生成对抗网络 Attention机制的本质来自于人类视觉注意力机制。人们视觉在感知东西的时候一般不会是一个场景从到头看到尾每次全部都看，而往往是根据需求观察注意特定的一部分。而且当人们发现一个场景经常在某部分出现自己想观察的东西时，人们会进行学习在将来再出现类似场景时把注意力放到该部分上。： 将更多的注意力聚焦到有用的部分，Attention的本质就是加权。但值得注意的是，同一张图片，人在做不同任务的时候，注意力的权重分布应该是不同的。 基于以上的直觉，Attention可以用于： 学习权重分布： 这个加权可以是保留所有分量均做加权（即soft attention）；也可以是在分布中以某种采样策略选取部分分量（即hard att
attention-is-all-you-need-pytorch_pytorch_transformer_attention_
10-01
标题中的"attention-is-all-you-need-pytorch_pytorch_transformer_attention_"暗示了我们要讨论的是一个基于PyTorch实现的Transformer模型，这是论文《Attention is All You Need》中提出的一种深度学习模型，主要...
pytorch attention
jacke121的专栏
12-31 3228
  预测一张：255*255 40ms 1.注意力机制需要维度相同，效果是把第二维变成1，比如(3,255,4,4)变成(3,1,4,4) 2.基础网络需要17ms，金字塔网络、注意力机制 需要8ms，候选框 需要16ms https://github.com/rainofmine/Face_Attention_Network   感觉这个是打印注意力特征 # i = 1 # fo...
Attention机制_pytorch
kyle1314608的博客
06-22 2126
刚从图像处理的hole中攀爬出来，刚走一步竟掉到了另一个hole（fire in the hole*▽*） 1.RNN中的attentionpytorch官方教程：https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html首先，RNN的输入大小都是(1,1,hidden_size)，即batc...
图解Attention机制，并附PyTorch代码实现
最新发布
fqqdzqko61488b的博客
09-21 327
输入序列（如单词嵌入）表示为矩阵 $X \in \mathbb{R}^{n \times d}$，其中 $n$ 为序列长度，$d$ 为特征维度。Attention机制的核心思想是通过动态权重分配，使模型在处理序列数据时能够聚焦于当前任务相关的部分。softmax 后的权重矩阵与 $V$ 相乘，得到加权后的输出，聚焦于重要部分。除以 $\sqrt{d_k}$ 避免点积值过大导致 softmax 梯度饱和。层将输入分别映射到查询、键、值空间，允许模型学习不同的表示。
Pytorch：Attention理解和代码实现
m0_63997099的博客
04-27 5559
文章目录一、Attention原理核心点1、Self-Attentiona.核心原始形态b.self-Attention使用相同的矩阵是否可行？2、常见的注意力机制1. 自注意力机制（Self-Attention）2. 多头注意力（Multi-Head Attention）3. 序列到序列的注意力（Seq2Seq Attention）4. 点积注意力（Dot-Product Attention）5. 加性注意力（Additive Attention）或串联注意力（Concat Attention）6. 卷积
pytorch_模型_attention
M_arshal_的博客
09-27 452
1、讲解attention QKV解读： Q（query）：查询，就是你发散的注意力 K（keys）：所有事物 V（values）：所有事物 进一步解读： 模型第一部分就是QK之间的操作： （1）注意力权重（QKV都是标量）： （2）注意力分数（QKV都是向量或者矩阵）： 因为这时候QKV都是向量或者矩阵，但是为了能够顺利的乘到一起（矩阵乘法对于维度是有要求的–mn km就不能乘需要中间转化）就需要Wq、Wk这两个权重分数进行中间调节。 一句话：我是小明，我非常快乐，我快要放假了（假设我更关心放假这个
Pytorch手撸Attention
weixin_48435461的博客
04-16 2024
注释写的很详细了，对照着公式比较下更好理解，可以参考一下。
【动手学习pytorch笔记】33.Attention实现
ymk1998的博客
04-16 4682
Attention实现 import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 带掩码的softmax 有些query是不应该看到后面的key的 #@save def masked_softmax(X, valid_lens): """通过在最后一个轴上掩蔽元素来执行softmax操作""" # X:3D张量，valid_lens:1D或2D张量 if valid_lens is None
Pytorch之经典神经网络Attention(一) —— Attention()
hxxjxw的博客
05-21 7309
预测一个正弦曲线的下一段的波形 例如输入[0,49]的值，要求预测[1,50]的值 我们这是数字数据，就不需要embedding了，所以word_vec也就是1 batch也就是1，没有多个 word_num即sequence设置为50，就是1次喂50个点的数据 所以，输入数据的shape是[1,50,1]，这里采用的是第②种表达方式 start是开始的点 import numpy as np import torch import torch....
神经网络的注意力机制（Attention）
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coffee_cream的博客
10-16 2万+
1 注意力的简介 注意力机制也称为：“神经网络的注意力”，或者更简单的：“注意力”。 人脑在工作时，其实是由一定的注意力的，比如我们在浏览器上搜索时，大部分的注意力都集中在搜索结果的左上角，这说明大脑在处理信号的时候是有一定权重划分的，而注意力机制的提出正是模仿了大脑的这种特性。 神经网络的注意力就是说，神经网络具有将注意力集中到一部分输入（或特征）的能力。 （1）为什么引入注意力机制呢？ 计算能力的限制：目前计算能力依然是限制神经网络发展的瓶颈，当输入的信息过多时，模型也会变得更复杂，通过引入注意力，可
Python-Attentionisallyouneed一个Pytorch实现
08-11
A PyTorch implementation of the Transformer model in "Attention is All You Need"
Python-分层注意网络的一个PyTorch实现
08-11
Hierarchical Attention Networks的一个PyTorch实现
Attention算法剖析——基于pytorch库
想做一只猫的博客
07-08 1927
Attention机制写在前面——定义维度符号输入数据KQV矩阵机制核心attention机制 写在前面——定义 维度符号 字母 B U E H Dkq Dv 含义 batch 大小 组数据长度（例如：一句话有多少个字，一时间序列包含多少天数据） 数据表示维度（例如：一个字用多少维数据表示，一天数据包含多少个不同方面的数据） 多头attention机制中的头数 每个头中KQ矩阵用多少维数据表示 每个头中V矩阵用多少维数据表示 注：Dkq和Dv一般都是相等的，但是可以不相等，不影响计算过程
Attention及其pytorch代码实现
m0_50896529的博客
11-09 1万+
基于RNN的Seq2Seq的基本假设：原始序列的最后一个隐含状态（一个向量）包含了该序列的全部信息。（这显然是不合理的） Seg2Seg问题：记忆长序列能力不足 解决：当要生成一个目标语言单词的时候，不光考虑前一个时刻的状态和已经生成的单词，还要考虑当前要生成的单词和源句子中的哪些单词更加相关，即更关注源句子中的哪些词，这种做法就叫做注意力机制（Attention） Attention Luong等人在2015年发布的Effective Approaches to Attention-bas.
【深度学习pytorch-38】Attention机制
m0_69378371的博客
02-16 1448
是深度学习中一种重要的技术，广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域。它的核心思想是让模型在处理输入数据时，能够动态地关注与当前任务最相关的部分，从而提高模型的性能。，表示模型在处理某个位置时，应该关注输入序列中哪些部分。这个权重分布通常是通过计算**查询（Query）Attention 机制的核心是计算一个。键（Key）**的相似度得到的。
pytorch实现attention_Longformer: 局部Attention和全局attention的混搭
weixin_39710179的博客
11-24 850
最近要开始使用Transformer去做一些事情了，特地把与此相关的知识点记录下来，构建相关的、完整的知识结构体系，以下是要写的文章，本文是这个系列的第十一篇：Transformer:Attention集大成者GPT-1 & 2: 预训练+微调带来的奇迹Bert: 双向预训练+微调Bert与模型压缩Bert与模型蒸馏：PKD和DistillBertALBert: 轻量级BertT...
讲解PyTorch Attention 注意力
牛肉胡辣汤
12-29 1098
在深度学习中，注意力机制（Attention Mechanism）被广泛应用于各种任务，如自然语言处理、计算机视觉等。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和库，方便我们实现和使用注意力模型。在本篇技术博客中，我们将介绍PyTorch中的注意力机制及其使用方法。注意力机制是一种模仿人类视觉系统的思维方式，通过对输入信息中的关键部分进行集中处理，从而提高模型对重要信息的关注度。在深度学习中，注意力机制通常被用于选择输入中最相关的部分，从而提高模型的性能和表现力。
pytorch—实现各种注意力
m0_47005029的博客
07-08 6352
所谓Attention机制，便是聚焦于局部信息的机制，比如图像中的某一个图像区域。随着任务的变化，注意力区域往往会发生变化。面对上面这样的一张图，如果你只是从整体来看，只看到了很多人头，但是你拉近一个一个仔细看就了不得了，都是天才科学家。图中除了人脸之外的信息其实都是无用的，也做不了什么任务，Attention机制便是要找到这些最有用的信息，可以想见最简单的场景就是从照片中检测人脸了。注意力机制的核心重点就是让网络关注到它更需要关注的地方。
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