attention

最新推荐文章于 2024-12-15 11:19:41 发布
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本文探讨了时序Attention机制在推荐系统中的应用，特别是如何利用用户的年龄增长来刻画其对商品喜好的变化趋势。介绍了Dynamic Attention Deep Model模型，并讨论了其在实践中的具体实现。

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attention: 时序的刻画

attention 在recommendation 中的应用： 年龄的增长, 对于商品的喜好

Dynamic attention deeo model:

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计算机视觉模型可解释性：Grad-CAM与Attention可视化
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
06-25 5万+
计算机视觉模型可解释性：Grad-CAM与Attention可视化 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，计算机视觉模型的可解释性技术主要分为全局解释和局部解释。全局解释旨在理解模型在整个数据集上的决策逻辑，例如分析哪些特征对模型分类结果影响最大；局部解释则聚焦于单个样本，探究模型针对该样本做出决策的依据。Grad-CAM 和 Attention 可视化均属于局部解释技术，它们通过可视化的方式，直观展示模型在处理单张图像时关注的重点区域。
史上最小白之Attention详解
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1.前言 说到attention机制，那可真是太牛逼了。不会attention都不好意思说自己视深度学习从业者，那么今天我们就来一步一步剖析一下这近几年来最火的深度学习模型。 2.Encoder-Decoder 2.1Encoder-Decoder简介 Encoder-Decoder框架顾名思义也就是编码-解码框架，目前大部分attention模型都是依附于Encoder-Decoder框架进行实...
详解Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention
霹雳吧啦Wz
06-11 17万+
原文名称：Attention Is All You Need 原文链接：https://arxiv.org/abs/1706.03762 最近Transformer在CV领域很火，Transformer是2017年Google在Computation and Language上发表的，当时主要是针对自然语言处理领域提出的（之前的RNN模型记忆长度有限且无法并行化，只有计算完tit_iti​时刻后的数据才能计算ti+1t_{i+1}ti+1​时刻的数据，但Transformer可以）。在这篇文章中作者提出了S
通俗易懂理解注意力机制(Attention Mechanism)
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一文搞定自注意力机制（Self-Attention）
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1 Self-Attention的概念2 Self-Attention的原理3 Self-Attention的作用4 Self-Attention的问题。
Flash Attention
Ssucre的博客
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Flash Attention 是一种针对Transformer 模型优化的高效注意力计算方法。与传统注意力机制相比，它通过分块计算显存优化和数值稳定性改进，实现了在长序列任务中的显著加速，同时大幅降低了显存占用。
Self -Attention、Multi-Head Attention、Cross-Attention
大鹏的专栏
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Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。Transformer 的重点是 Self-Attention 结构，其中用到的 Q, K, V矩阵通过输出进行线性变换得到。
CBAM：Convolutional Block Attention Module流程详解及Pytorch实现
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主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
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CBAM结构详解及Pytorch实现
Attention
sir_TI的博客
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前记 现在的深度学习中，特别是在NLP领域里面，几乎attention已经成为了每个模型的标配，因为attention模型在序列建模上面有着天然的优势，能够将注意力集中到特定的部分。 1 Attention的提出 ​ 在机器翻译(NMT)的任务中，为解决RNN中的Encoder-Decoder的基础上target端输入固定长度的问题，提出了Align方式，这也是Attention的开始。这篇pa...
Attention UNet
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Attention UNet论文解析 - 知乎Attention UNet论文地址： https://arxiv.org/pdf/1804.03999.pdf 代码地址： https://github.com/ozan-oktay/Attention-Gated-NetworksAttention UNet在UNet中引入注意力机制，在对编码器每个分辨率上的特征与解…图像分割UNet系列------Attention Unet详解_gz7seven的博客-优快云博客_attention unet。
Attention Is All You Need
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Transformer 和 Attention 机制详解 Transformer 模型是近年来自然语言处理（NLP）领域的研究热点，该模型首次引入了 Self-Attention 机制，彻底摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）架构，实现了...
Python 实现基于Attention-GRU的数据多特征分类预测（含完整的程序和代码详解）
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内容概要：本文档介绍了基于Attention机制和GRU网络的多特征分类预测模型的实现细节。从项目背景、目标、挑战、创新点入手，详细讲解了数据预处理、模型设计、训练评估、模型优化及GUI界面的设计过程。模型能够处理...
TCN-with-attention-master_attention_tcn_attention预测_attention-LS
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标题中的"TCN-with-attention-master_attention_tcn_attention预测_attention-LS"暗示了这是一个关于时序卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）与注意力机制（Attention Mechanism）结合的项目，其中可能...
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晶闸管控制串联电容器TCSC
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晶闸管控制串联电容器（TCSC）技术在电力系统中的应用。首先阐述了TCSC的基本原理，即通过控制晶闸管的导通和截止来改变电力系统的阻抗和相位角，从而实现无功功率补偿和系统稳定性提升。接着展示了TCSC控制器的设计思路，包括初始化晶闸管和电容状态、根据系统状态计算所需导通和截止角度以及控制晶闸管的操作。最后，通过对仿真实验结果的分析，验证了TCSC的有效性和潜在改进方向。 适合人群：从事电力系统研究和技术开发的专业人士，尤其是关注高压输电和配电系统优化的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解TCSC技术原理、控制器设计方法及其在电力系统中具体应用效果的人群。目标是掌握TCSC的工作机制并应用于实际项目中，以提高电力传输效率和稳定性。 阅读建议：读者可以通过本文了解TCSC技术的基础理论和实践案例，为后续深入研究提供参考。同时，对于有兴趣进行相关技术研发的人来说，文中提到的仿真与实验部分提供了宝贵的数据支持。
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在Simulink中构建汽车二、三自由度模型的方法，特别针对初学者提供了三种不同的建模方式及其优缺点分析。首先解释了二自由度模型的基本概念，即通过横向运动和横摆运动来模拟车辆行为，并给出了具体的状态方程和参数设定。接着分别讲述了利用基础模块、Stateflow状态机以及MATLAB Function块进行建模的具体步骤，指出了每种方法的特点和注意事项。对于三自由度模型，则增加了侧倾自由度，考虑到了悬架特性和侧倾刚度的影响。此外，作者还分享了一些实际操作过程中遇到的问题及解决办法，如单位转换错误、参数选择不当等。 适用人群：对车辆动力学仿真感兴趣的工程技术人员，尤其是刚开始接触Simulink的新手。 使用场景及目标：帮助读者掌握Simulink环境下汽车动力学仿真的基本技能，能够独立完成简单的二、三自由度模型搭建并理解各物理量之间的关系。 其他说明：文中不仅提供了理论知识讲解，还有丰富的实践经验教训，有助于提高读者的实际动手能力。同时强调了正确设置参数的重要性，避免常见错误的发生。
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