自注意力机制，如其名称所示，关注的是序列内部元素之间的交互，而非序列与序列之间的交互。例如，在Transformer模型中，自注意力机制仅在源序列内部或目标序列内部进行元素间的注意力计算，无需额外考虑目标序列信息。通过将文本向量转换为KQV矩阵，仅在源序列上执行相应的矩阵操作，无需目标序列的参与。总...
注意力机制：主要是引入了注意力机制这个概念，比较有代表性的是SENet。通过对每一个特征层进行全局池化，再到全连接层中找特征之间的联系，最后得到权重划分。自注意力机制：主要是根据两两之间的关系来引入权重，在通道、空间两个层面，通过计算每个单元通道与通道之间、像素点与像素点之间的值，来加强两...
自注意力机制是对自己的source和自己的source，或者自己的target和自己的target之间进行的相关性查找。比如...
这个链接是我目前能看懂的，推荐给大家。浅谈Attention与Self-Attention，一起感受注意力之美 - 掘金 ...
Attention机制翻译过来叫作注意力机制,Self-Attention叫作自注意力机制。它的思想很简单,起初灵感就来源于人眼和人脑。我们人用眼睛观察东西的时候,大脑会有意识或无意识地观察某些地方,这就是人的注意力。更形象点描述注意力,可以找找下图的感觉。 根据万物皆可AI的原理,我们也想让计算机get到这种能力。那些...
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Non-local操作是一种模拟人脑视觉处理机制的计算操作,它可以捕获图像中的长距离依赖关系,允许网络在任何位置的特征可以与其它位置的所有特征进行交互。而自注意力机制是一种在序列数据中,模型关注到每个位置的信息,并根据其重要性进行加权平均的计算方法。 2.应用场景不同 Non-local操作主要用于处理图像和...
1】Query i的特征x_i会和每一个Key j的特征计算一个相似度e_ij; 2】得到Query i与所有Key的相似度后经过SoftMax得到Attention coefficient(注意力系数)\alpha_ij; 3】通过Attention coefficient加权Value j计算出Query i最后的输出z_j。 好...
注意力和自注意力机制的区别是概念和存在意义。如下所示: 注意力机制:主要是引入了注意力机制这个概念,比较有代表性的是SENet。通过对每一个特征层进行全局池化,再到全连接层中找特征之间的联系,最后得到权重划分。 自注意力机制:主要是根据两两之间的关系来引入权重,在通道、空间两个层面,通过计算每个单元通道与通...
Non-local操作是一种模拟人脑视觉处理机制的计算操作,它可以捕获图像中的长距离依赖关系,允许网络在任何位置的特征可以与其它位置的所有特征进行交互。而自注意力机制是一种在序列数据中,模型关注到每个位置的信息,并根据其重要性进行加权平均的计算方法。