SE-Net 是将注意力机制应用到通道维度的代表作，通过特征重标定的方式来自适应地调整通道之间的特征响应；GE-Net 从上下文建模的角度出发，充分利用空间注意力挖掘特征之间的上下文信息；RA-Net 则利用下采样和上采样操作，提出了循环注意力卷积神经网络，可递归地分析局部信息并提取细粒度信息。3. 语音识别与合成：-...
CBAM(Convolutional Block Attention Module)结合了特征通道和特征空间两个维度的注意力机制。核心在于:应用Channel Attention Module(通道注意模块)和Spatial Attention Module(空间注意模块)结合,对输入进来的特征层分别进行通道注意力和空间注意力模块的处理。 CBAM通过学习的方式自动获取每个特征通道的重要程度,和SEnet类似。
具体来说,SE注意力机制包括两个步骤:挤压(Squeeze)、激励(Excitation)。在Squeeze步骤中,通过全局平均池化操作将输入特征图压缩成一个向量,然后通过一个全连接层将其映射到一个较小的向量。在Excitation步骤中,使用一个sigmoid函数将这个向量中的每个元素压缩到0到1之间,并将其与原始输入特征图相乘,得到加权后的特征...
注意力机制(attention),是近几年深度学习领域最重要的模型结构。它的名字来源于人类的注意力,指的人能够有意识和主动地关注某个对象。人的注意力是可以自下而上,也可以绑定一个任务至上而下。如我们看下一张图片的,注意力一般会优先集中在桌面和柜子的物体上,这是自下而上的,但如果我们有饮食的目的,注意力会...
Transformer[^1]论文中使用了注意力Attention机制,注意力Attention机制的最核心的公式为: Attention(Q,K,V)=Softmax(QK⊤√dk)V 这个公式中的Q、K和V分别代表Query、Key和Value,他们之间进行的数学计算并不容易理解。 从向量点乘说起 我们先从 Softmax(XX⊤)X ...
1. 注意力机制的由来,解决了什么问题? 早期在解决机器翻译这一类序列到序列(Sequence to Sequence)的问题时,通常采用的做法是利用一个编码器(Encoder)和一个解码器(Decoder)构建端到端的神经网络模型,但是基于编码解码的神经网络存在两个问题,拿机器翻译举例: ...
一、注意力机制和自注意力机制的区别 Attention机制与Self-Attention机制的区别 传统的Attention机制发生在Target的元素和Source中的所有元素之间。 简单讲就是说Attention机制中的权重的计算需要Target来参与。即在Encoder-Decoder 模型中,Attention权值的计算不仅需要Encoder中的...
具体来说，注意力机制可以看作是一种加权机制，它通过对输入数据进行加权求和来生成上下文向量（Context Vector）。这个上下文向量可以看作是输入数据的一个表示，其中每个元素的权重与输入数据的相关性程度相对应。在计算输出时，模型会根据上下文向量的不同部分进行不同权重的聚合，从而更好地利用输入数据的信息。注意力...
这看上去就像是在解码器的每⼀时间步对输⼊序列中不同时间步的表征或编码信息分配不同的注意⼒⼀样。这也是注意⼒机制的由来。 仍然以循环神经⽹络为例,注意⼒机制通过对编码器所有时间步的隐藏状态做加权平均来得到背景变量。解码器在每⼀时间步调整这些权重,即注意⼒权重,从而能够在不同时间步分别...
Lightning Attention-2 是一种新型的线性注意力机制，让长序列的训练和推理成本与 1K 序列长度的一致。大语言模型序列长度的限制，极大地制约了其在人工智能领域的应用，比如多轮对话、长文本理解、多模态数据的处理与生成等。造成这一限制的根本原因在于当前大语言模型均采用的 Transformer 架构有着相对于序列长度的二...