Attention

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使用Keras实现基于注意力机制（Attention）的 LSTM 时间序列预测

对于时间步的注意力机制首先我们把它git clone 到本地，然后配置好所需环境笔者的 tensorflow版本为1.6.0 Keras 版本为 2.0.2 打开文件夹，我们主要需要的是attention_lstm.py 以及 attention_utils.py 脚本项目中生成数据的函数为def get_data_recurrent(n, time_steps, input_dim,

Transformer——Attention Is All You Need经典论文翻译

转载自：Transformer——Attention Is All You Need经典论文翻译（邓范鑫——致力于变革未来的智能技术）本文为Transformer经典论文《Attention Is All You Need》的中文翻译https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 注意力满足一切 Ashish Vaswani Google Brain avaswani@googl

注意力机制的一些变体

1. 硬性注意力机制在经典注意力机制章节我们使用了一种软性注意力的方式进行Attention机制，它通过注意力分布来加权求和融合各个输入向量。而硬性注意力（Hard Attention）机制则不是采用这种方式，它是根据注意力分布选择输入向量中的一个作为输出。这里有两种选择方式：选择注意力分

Attentional Factorization Machines: Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networ

动机本文是2017年IJCAI上的一篇论文。FM方法通过结合二阶特征交互来增强线性回归模型，它将这些特征交互一视同仁，给予它们一个相同的权重，但是并不是所有特征的交互都是有意义的，更具体的，不同的特征交互之间有不同的重要性。而FM模型忽略了这一点，这可能会带来一些噪声，本文作者提出了A

Transformer模块初探

Transformer笔记前言背景 Transformer 依赖于 Self Attention 的知识。Attention 是一种在深度学习中广泛使用的方法，Attention的思想提升了机器翻译的效果。 2017 年，Google 提出了 Transformer 模型，用 Self Attention 的结构，取代了以往 NLP 任务中的 RNN 网络结构，在 WMT 20

Thesis-Dual Attention Network for Scene Segmentation

Thesis-Dual Attention Network for Scene Segmentation Dual Attention Network for Scene Segmentation DaNet.py """Dual Attention Network""" import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from backbone

Word Vectors/Attention - hands on after lecture

1. Write the co-occurrence matrix {\rm X}X for this sentence, using a 4-word context window (i.e. two context words on either side of the central word). 2. Use torch.svd() to compute the singular value decompositon of this matrix {\rm X} = {\rm USV}^

10 Self-Attention（自注意力机制）

博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0 b 站直接看配套 github 链接：https://github.com/nickchen121/Pre-training-language-model 配套博客链接：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/15105048.html 注意力机制看一个物体的时候，

12 Masked Self-Attention（掩码自注意力机制）

博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0 b 站直接看配套 github 链接：https://github.com/nickchen121/Pre-training-language-model 配套博客链接：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/15105048.html 上节课回顾《Attention is al

11 Self-Attention相比较 RNN和LSTM的优缺点

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13 Multi-Head Self-Attention（从空间角度解释为什么做多头）

博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0 b 站直接看配套 github 链接：https://github.com/nickchen121/Pre-training-language-model 配套博客链接：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/15105048.html 上节课回顾 0：40 Attention Se

深度学习模型概览

Attention模型 Encoder-Decoder结构 ViT模型 ViT向量维度解析 Informer模型更好的长时间序列预测 Encoder-Decoder整体结构 Encoder结构

Self-Attention 实例 pytorch

BERT模型入门系列（三）:Self-Attention详解 - 知乎 (zhihu.com) 读了不少书，看了不少视频，感觉这片文章最适合入门。简洁清晰，例子好懂。为什么需要self-attention模型?1、训练速度受限 2、处理长文本能力弱 The Illustrated Transformer – Jay Alammar – Visualizing machin

External-Attention-tensorflow(更新中...)(整理各种注意力机制)

External-Attention-tensorflow（点击查看代码）

【ARXIV2204】Neighborhood attention transformer

感谢B站“秋刀鱼的炼丹工坊” 的讲解，这里的解析结合了很多多的讲解。论文：https://arxiv.org/abs/2204.07143 代码：https://github.com/SHI-Labs/Neighborhood-Attention-Transformer 这个论文非常简单，思想其实在之前的论文里也出现过。首先看下面这个图，标准VIT的 attention 计

【CVPR2022】On the Integration of Self-Attention and Convolution

【CVPR2022】On the Integration of Self-Attention and Convolution 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2111.14556.pdf 代码地址：https://github.com/LeapLabTHU/ACmix 卷积和自注意力是表征学习的两种强大技术，它们通常被认为是两种截然不同的对等方法。在这个论文中，作者表明它们

External-Attention-tensorflow(更新中)

External-Attention-tensorflow 1. Residual Attention Usage 1.1. Paper Residual Attention: A Simple but Effective Method for Multi-Label Recognition---ICCV2021 1.2 Overview 1.3. UsageCode from attention.ResidualAttention import ResidualAttention import ten

笔记：Distant supervision relation extraction with intra-bag and inter-bag attentions

Distant supervision relation extraction with intra-bag and inter-bag attentions 来源：Ye et al.,NAACL 2019 任务：DSRE 动机：之前DSRE大多关注intra-bag即sentence-level的降噪处理，但inter-bag即bag-level之间亦可能由噪声，比如整个bag内的所有句子都标注错误了那么bag也就

Deep Learning Week13 Notes

1. Attention for Memory and Sequence Translation Attention mechanisms aggregate features with an importance score that: depends on the feature themselves, not on their positions in the tensor relax locality constraints. \(\Large\text{Note:}\) The a

Matters Needing Attention as A SAP Freelancer

Matters Needing Attention as A SAP Freelancer I have been engaged in SAP consulting for more than 15 years and worked as SAP freelancer for nearly 7 years. Someone asked me what should be paid attention to when doing SAP Freelancer. In my spare time,

笔记：Attention as Relation: Learning Supervised Multi-head Self-Attention for Relation Extraction

Attention as Relation: Learning Supervised Multi-head Self-Attention for Relation Extraction 作者：Liu et al.,IJCAI 2020. 目录简介方法实验总结 1 简介本文主要针对联合抽取中的关系重叠问题，提出一个基于attention的联合抽取模型，主要创新点还是其中核心的supervise

Attentional Factorization Machines: Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networ

目录概主要内容Attention network细节代码 Xiao J., Ye H., He X., Zhang H., Wu F. and Chua T. Attentional factorization machines: learning the weight of feature interactions via attention networks. In International Joint Conference on Artificial Intelligence (I

NLP中的RNN、Seq2Seq与attention注意力机制

RNN循环神经网络 RNN循环神经网络被广泛应用于自然语言处理中，对于处理序列数据有很好的效果，常见的序列数据有文本、语音等，至于为什么要用到循环神经网络而不是传统的神经网络，我们在这里举一个例子。假如有一个智能订票系统，我只需要输入一句话，该系统能识别出我将在什么时间

MASTER: Multi-aspect non-local network for scene text recognition

总体介绍基于Seq2Seq的OCR改进文章，提出两个问题，encoder特征间相似度太高导致注意力不准 & RNN-based的结构需要逐个step跑效率太低： 1、 such methods suffer from attention-drift problem because high similarity among encoded features leads to attention confusion under

Transformer 中的 attention

Transformer 中的 attention 转自Transformer中的attention，看完不懂扇我脸大火的transformer 本质就是： *使用attention机制的seq2seq。* 所以它的核心就是attention机制，今天就讲attention。直奔代码VIT-pytorch： https://github.com/lucidrains/vit-pytorch/blob/main/vit_pytor