4.注意力机制的变体 ①硬性注意力:离散决策(不依赖概率分布),通常与强化学习相结合 ②键值对注意力: 其中(K,V)用以表示N个输入信息 ③多头注意力:利用多个查询,同时从输入信息中选取多组信息,籍此每个注意力头可以关注不同的信息 ④结构化注意力:一般不用 5.指针网络 作为一个软性指针来指出相关信息的位置。
深度学习中的注意力机制:MHA、MQA和GQA 背景在近几年中,注意力机制在深度学习领域中的应用日益普遍,特别是在自然语言处理(NLP),图像识别等领域有显著的效果。在NLP中,尤其以Transformer为代表的架构,注意力机制是其最核心的… 人工智能发表于大模型 计算机视觉中的注意力机制 LuckyMaker 计算机视觉中的注意力机制 数...
自注意力机制 (self-attention)[1] 在序列模型中取得了很大的进步;另外一方面,上下文信息(context information)对于很多视觉任务都很关键,如语义分割,目标检测。自注意力机制通过(key, query, value)的三元组提供了一种有效的捕捉全局上下文信息的建模方式。接下来首先介绍几篇相应的工作,然后分析相应的优缺点以及改进...
我们采用一种“软性”的信息选择机制对输入信息进行汇总,即软性注意力机制(Soft Attention Mechanism): 软性注意力机制选择的信息是所有输入向量在注意力分布下的期望。 下图为软性注意力机制示例: 另一种注意力是只关注某一输入向量,叫作硬性注意力(Hard Attention)。硬性注意力有两种实现方式: 1)选取注意力分布...
self-attention考虑一整个输入序列后, 再输入到全连接层中 可以交替使用self-attention layer和fully connected layer self-attention layer处理整个序列, fully connected layer处理单个资讯 自注意力机制学习输入的向量序列向量与向量之间的关系, 找到与某个向量相关的向量 ...
注意力机制是一种信息获取的通用机制,应用于从大量源数据中获取特定关键信息而避免对所有数据进行处理的场景。 注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用,无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中,都很容易遇到注意力模型的身影。所以,了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的...
强烈推荐!最适合小白的Transformer和注意力机制可,李宏毅大佬亲授!附课程+PPT+源码+课后作业#人工智能 #深度学习 #transformer #注意力机制 - 人工智能论文搬砖学姐于20240317发布在抖音,已经收获了20.2万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
包含Informer时间序列预测模型的论文源码和组会报告ppt Informer模型的主要特点包括: 多尺度时间编码器和解码器:Informer模型采用了一种多尺度时间编码器和解码器的结构,可以同时考虑不同时间尺度上的信息。 自适应长度的注意力机制:Informer模型采用了一种自适应长度的注意力机制,可以根据序列长度自动调整注意力范围,从而...
自注意力机制 (self-attention)[1] 在序列模型中取得了很大的进步;另外一方面,上下文信息(context information)对于很多视觉任务都很关键,如语义分割,目标检测。自注意力机制通过(key, query, value)的三元组提供了一种有效的捕捉全局上下文信息的建模方式。接下来首先介绍几篇相应的工作,然后分析相应的优缺点以及改进...
下图为计算机视觉中的注意力机制：红色表示需要重点关注的部分，蓝色表示可以酌情忽略的部分。5注意力机制 学习目标 1.了解注意力机制的定义和分类；2.掌握软注意力机制原理及计算过程；3.掌握卷积网络中常用的通道注意力和空间注意力的特性和应用，以及常见的方案和改进措施；4.了解自注意力机制的输入方式及特性，了解...