文章目录本文内容一、Self-Attention1.1.为什么要使用Self-Attention1.2.直观的感受下Self-Attention1.3.Self-Attenion是如何考虑上下文的1.4.如何计算相关性分数α\alphaα1.5.将α\alphaα归一化1.6.整合上述内容1.7.向量化1.8.dkd_kdk是什么，为什么要除以dk\sqrt{d_k}dk1.9.代码实战：Pytorch定义SelfAttention模型二.MultiHeadAttention2.1MultiHeadAttention理论讲解2.2.Pytorch实现MultiHeadAttention三
ChannelAttention网络结构、源码解读系列一SE-Net、SK-Net与CBAM1SENet原文链接：SENet原文源码链接：SENet源码Squeeze-and-ExcitationNetworks（SENet）是由自动驾驶公司Momenta在2017年公布的一种全新的图像识别结构，它通过对特征通道间的相关性进行建模，把重要的特征进行强化来提升准确率。这个结构是2017ILSVR竞赛的冠军，作者在原文中提到，SENet将top5的错误率达到了2.251%，比2016年的第一名还要低25%，在当年也是很有成就的一件事。1.1Squeeze-and-ExcitationBlocksS
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注意力机制学习--CA（Coordinateattention）简介CA注意力机制的优势：提出不足算法流程图代码最后简介CA（Coordinateattentionforefficientmobilenetworkdesign）发表在CVPR2021，帮助轻量级网络涨点、即插即用。CA注意力机制的优势：1、不仅考虑了通道信息，还考虑了方向相关的位置信息。2、足够的灵活和轻量，能够简单的插入到轻量级网络的核心模块中。提出不足1、SE注意力中只关注构建通道之间的相互依赖关系，忽略了空间特征。2、CBAM中引入了大尺度的卷积核提取空间特征，但忽略了长程依赖问题。算法流程图step1:为了避免空间信息
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目录一、注意力机制和自注意力机制的区别二、引入自注意力机制的目的三、Self-Attention详解3.1单个输出3.2矩阵形式四、Multi-headSelf-attention 五、PositionalEncoding六、Self-Attention和RNN的区别一、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E
目录一、注意力机制和自注意力机制的区别二、引入自注意力机制的目的三、Self-Attention详解3.1单个输出3.2矩阵形式四、Multi-headSelf-attention 五、PositionalEncoding六、Self-Attention和RNN的区别一、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E
文章目录注意引言self-attention自注意力机制多头自注意力机制图像中的自注意力机制注意本篇文章参考李宏毅老师的讲课视频，截图均来自老师的PPT，本文是学习笔记。原视频大家可以自行搜索观看引言自注意力机制最初是NLP领域的首先我们了解一下三种任务分类：输出一个句子，可以看作一个序列。1、输入和输出长度一致，每个vector对应一个label假定现在做一个词性分析的任务，就是输入英文句子，给出每个单词的词性2、整个序列对应一个label假定现在做一个语义判断的任务，输出英文句子，给出这个句子的好坏判断。好or不好3、输出长度不确定，由机器决定输出label的长度，这种任务叫做seq2se
文章目录注意引言self-attention自注意力机制多头自注意力机制图像中的自注意力机制注意本篇文章参考李宏毅老师的讲课视频，截图均来自老师的PPT，本文是学习笔记。原视频大家可以自行搜索观看引言自注意力机制最初是NLP领域的首先我们了解一下三种任务分类：输出一个句子，可以看作一个序列。1、输入和输出长度一致，每个vector对应一个label假定现在做一个词性分析的任务，就是输入英文句子，给出每个单词的词性2、整个序列对应一个label假定现在做一个语义判断的任务，输出英文句子，给出这个句子的好坏判断。好or不好3、输出长度不确定，由机器决定输出label的长度，这种任务叫做seq2se
Self-attention有一个进阶的版本,叫做Multi-headSelf-attention,Multi-headSelf-attention,其实今天的使用是非常地广泛的。在LHY2021作业4裡面,助教原来的code4有,Multi-headSelf-attention,它的head的数目是设成2,那刚才助教有给你提示说,把head的数目改少一点改成1,其实就可以过mediumbaseline但并不代表所有的任务,都适合用比较少的head,有一些任务,比如说翻译,比如说语音辨识,其实用比较多的head,你反而可以得到比较好的结果至於需要用多少的head,这个又是另外一个hyperpa
