attention机制原理及简单实现

最新推荐文章于 2025-09-20 19:33:23 发布
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该博客主要围绕Attention机制展开，介绍其原理并给出简单实现。Attention机制在信息技术领域有重要应用，能帮助模型聚焦关键信息，提升性能。
手撕Flash Attention！原理解析及代码实现
强化学习曾小健
05-28 3905
Flash Attention 的动机是尽可能避免大尺寸的注意力权重矩阵在 HBM 和 SRAM 之间的换入换出。tiling和。tiling 的基本思路：不直接对整个输入序列计算注意力，而是将其分为多个较小的块，逐个对这些块进行计算，增量式地进行 softmax 的规约。规约过程中只需要更新某些中间变量，不需要计算整个注意力权重矩阵。
Attention机制系列——Attention机制简介及在NLP任务上的研究进展
AI天才研究院
08-13 486
Attention Mechanism（注意力机制）是一个重要的用于提高模型性能、生成质量和对长文本的处理能力的技术。深度学习模型中的注意力机制已经被广泛应用于各个领域，如图像分类、机器翻译、视频理解等任务。近年来，基于Attention机制的各种NLP模型的效果已经取得了令人惊艳的成果，如Transformer、BERT、GPT-3等。本系列博文将以Transformer模型为例，讲解Attention机制的基本概念、结构、应用及在NLP任务中的研究方向。
读书笔记之16Attention机制说明及代码实现
12-03
AttentionModel的使用，利用Keras框架实现的，具体代码，以后会在GitHub上公布
Attention Mechanism注意力机制
11-10
Attention Mechanism注意力机制介绍，文本识别、语音识别、机器翻译
注意力机制（Attention）| 一篇就搞懂！
最新发布
qq_37312095的博客
09-20 1142
Attention、Self-Attention、QKV、长程依赖、并行计算、FlashAttention
各种attention的实现
09-24
深度学习的attention的实现，有keras和tensorflow两种
Attention机制原理
junjunzai123的博客
01-07 2366
Attention机制原理 其实Attention 机制的工作原理并不复杂，我们可以用下面这张图做一个总结 一个 Attention 的计算过程有三步: 阶段一: query 和 key 进行相似度计算，得到一个query 和 key 相关性的分值 阶段二: 将这个分值进行归一化(softmax)，得到一个注意力的分布 阶段三: 使用注意力分布和 value 进行计算，得到一个融合注意力的更好的 value 值 为了更好的说明上面的情况, 我们通过注意力来做一个机器翻译(NMT) 的任务，机器
attention机制的原理
LY
07-13 367
Attention机制的基本思想是 ，打破了传统编码器-解码器结构在编解码时都依赖于内部一个固定长度向量的限制。 更为通俗的一种解释是，attention机制就是将encoder的每一个隐藏状态设定一个权重，根据权重的不同决定decoder输出更侧重于哪一个编码状态。 ...
人工智能|深度学习——多模态条件机制 Cross Attention 原理及实现
也许有一天我们再相逢 睁开眼睛看清楚 我才是英雄！
04-25 2万+
虽然之前写过 Attention 的文章，但现在回头看之前写的一些文章，感觉都好啰嗦，正好下一篇要写的 Stable Diffusion 中有 cross-attention，索性就再单拎出来简单说一下 Attention 吧，那么这篇文章的作用有两个：第一是为 Stable Diffusion 做补充，第二是为后续的 Vision Transformer 和 Swin Transformer 做铺垫。
Attention机制基本原理
12-30
【标题】：“Attention机制基本原理” 【描述】：“Attention机制基本原理是理解人工智能领域中注意力模型的关键，尤其在自然语言处理中的应用。” 【标签】：“Attention” 【正文】： Attention机制是深度学习...
深度学习【注意力机制（Attention）原理和实现】
weixin_43923463的博客
09-07 3476
在普通的RNN结构中，Encoder需要把一个句子转化为一个向量，然后在Decoder中使用，这就要求Encoder把源句子中所有的信息都包含进去，但是当句子长度过长的时候，这个要求就很难达到，或者说会产生瓶颈（比如，输入一篇文章等长内容），当然可以使用更深的RNN和增加单元数来解决这个问题，但是这样的代价也很大。那么有没有什么方法能够优化现有的RNN结构呢？为此，Bahdanau等人在2015年提出了Attenion机制，Attention翻译成为中文叫做注意力，把这种模型称为。...
Attention的原理和实现
weixin_42529756的博客
02-21 3239
Attention的原理和实现 目标 知道Attention的作用 知道Attention的实现机制 能够使用代码完成Attention代码的编写 1. Attention的介绍 在普通的RNN结构中，Encoder需要把一个句子转化为一个向量，然后在Decoder中使用，这就要求Encoder把源句子中所有的信息都包含进去，但是当句子长度过长的时候，这个要求就很难达到，或者说会产生瓶颈（比如，输入一篇文章等场长内容），当然我们可以使用更深的RNN和大多的单元来解决这个问题，但是这样的代价也很大。那么有
注意力机制(Attention)原理详解
热门推荐
weixin_52668444的博客
03-29 3万+
文章结构1. 为什么需要Attention2. Attention的基本原理3. Attention存在的问题总结 1. 为什么需要Attention 在了解Attention之前，首先应该了解为什么我们需要注意力机制。我们以传统的机器翻译为例子来说明为什么我们需要Attention。 传统的机器翻译，也称机器翻译(Neural machine translation)，它是由encoder和decoder两个板块组成。其中Encoder和Decoder都是一个RNN，也可以是LSTM。不熟悉RNN是如何工
注意力（Attention）机制详解（附代码）
大摆王的博客
05-12 1万+
Attention机制是深度学习中的一种技术，特别是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉领域中得到了广泛的应用。它的核心思想是模仿人类的注意力机制，即人类在处理信息时会集中注意力在某些关键部分上，而忽略其他不那么重要的信息。在机器学习模型中，这可以帮助模型更好地捕捉到输入数据中的关键信息。
理解Attention机制原理及模型
Kaiyuan_sjtu的博客
08-18 2万+
写在前面 目前采用编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构的模型非常热门，是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果。这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示，对于长度较短的输入序列而言，该模型能够学习出对应合理的向量表示。然而，这种模型存在的问题在于：当输入序列非常长时，模型难以学到合理的向量表示。这个问题限制了模型的性能，尤其当输入序列比较长时，模型...
Attention机制
ACTerminate的博客
04-16 763
在机器翻译领域中，Attention机制是从机器视觉领域首先提出的。其直觉是当人们观察事物时，人们总是将注意力放在关注的事物上，而不是看的所有画面。 为了更好地解释Attention机制的作用，我们引入机器翻译任务中的问题。在机器翻译任务中，人们发现，RNN对短的句子总是有很好的翻译效果，而长句子的翻译效果则不尽如人意，这是因为即使是LSTM也只能记住大约30个词。我们可以从这样一个方面考虑，如下...
attention简单实现
入坑AI
04-11 1万+
keras还没有官方实现attention机制，有些attention的个人实现，在mnist数据集上做了下实验。模型是双向lstm+attention+dropout，话说双向lstm本身就很强大了。 参考链接:https://github.com/philipperemy/keras-attention-mechanism https://github.com/keras-team/kera
神经网络算法:一文搞懂Attention（注意力）机制
2401_84033492的博客
03-31 3699
本文将从Attention的本质、Attention的原理、Attention的应用三个方面，带您一文搞懂Attention（注意力）机制。
Attention机制（一）基本原理及应用
black_soil的专栏
06-05 3951
提纲： 1. 动机 2. 发展过程 3. 应用点 4. 代码实现 1. 动机 1.1 人类的视觉注意力 视觉注意力机制是人类视觉所特有的大脑信号处理机制，人类通过快速扫描全局图像，获得需要重点关注的目标区域，也就是一般所说的注意力焦点，而后对这一区域投入更多的注意力资源，以获得更多所需要关注目标的细节信息，而抑制其他无用信息。 这是人类利用有限的注意力资源从大量信息中快速筛选...
深入理解Transformer与注意力机制原理及实现
本文《深度解析Transformer与注意力机制[源码]》系统而深入地剖析了这一划时代模型的内部机理，从理论推导到代码实现层层递进，全面揭示了Transformer为何能够成为现代大语言模型（如BERT、GPT系列）的基础架构。...
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