- 解码注意力Attention机制：从技术解析到PyTorch实战
在本文中，我们深入探讨了注意力机制的理论基础和实际应用。从其历史发展和基础定义，到具体的数学模型，再到其在自然语言处理和计算机视觉等多个人工智能子领域的应用实例，本文为您提供了一个全面且深入的视角。通过Python和PyTorch代码示例，我们还展示了如何实现这一先进的机制。关......
- 解码注意力Attention机制：从技术解析到PyTorch实战
在本文中，我们深入探讨了注意力机制的理论基础和实际应用。从其历史发展和基础定义，到具体的数学模型，再到其在自然语言处理和计算机视觉等多个人工智能子领域的应用实例，本文为您提供了一个全面且深入的视角。通过Python和PyTorch代码示例，我们还展示了如何实现这一先进的机制。关......
- 聊聊RNN与Attention
RNN系列：聊聊RNN&LSTM聊聊RNN与seq2seqattentionmechanism，称为注意力机制。基于Attention机制，seq2seq可以像我们人类一样，将“注意力”集中在必要的信息上。Attention的结构seq2seq存在的问题seq2seq中使用编码器对时序数据进行编码，然后将编码信息传递给解码器。此时，编码器的......
- 除了注意力机制，以下是一些可以集成到LSTM模型中的其他模块：
我明白了，你说的是将模块集成到LSTM中以预测土壤湿度。除了注意力机制，以下是一些可以集成到LSTM模型中的其他模块：卷积神经网络(CNN)：在LSTM之前添加卷积层，用于提取土壤湿度数据中的时空特征。卷积-递归神经网络(ConvLSTM)：ConvLSTM结合了卷积和循环结构，适用于处理时空序列数......
- 轻松理解 Transformers（2）：Attention部分
编者按：随着人工智能技术的不断发展，Transformers模型架构已成为自然语言处理领域的重要基石。然而，许多人对其内部工作机制仍然感到困惑。本文通过浅显易懂的语言和生活中的例子，帮助读者逐步理解Transformers中最核心的Attention机制。本文是Transformers系列的第二篇。作者的核......
- 基于多尺度分形残差注意力网络的超分辨率重建算法
1.引言深度神经网络可以显著提高超分辨率的质量，但现有方法难以充分利用低分辨率尺度特征和通道信息，从而阻碍了卷积神经网络的表达能力。针对此类问题，本章提出了一种多尺度分形残差注意力网络（Multi-scaleFractalResidualAttentionNetwork,MFRAN）。具体而言，MFRAN由分形残差块（Fra......
- 《Attention Is All You Need》阅读笔记
论文标题《AttentionIsAllYouNeed》XXXIsAllYouNeed已经成一个梗了，现在出现了很多叫XXXIsAllYouNeed的文章，简直标题党啊，也不写方法，也不写结果，有点理解老师扣论文题目了。作者这个作者栏太夸张了。八个作者全部标星，均等贡献。甚至专门写了一段介绍每个人的工......
- 《动手学深度学习 Pytorch版》 10.6 自注意力和位置编码
在注意力机制中，每个查询都会关注所有的键－值对并生成一个注意力输出。由于查询、键和值来自同一组输入，因此被称为自注意力（self-attention），也被称为内部注意力（intra-attention）。本节将使用自注意力进行序列编码，以及使用序列的顺序作为补充信息。importmathimporttorchfromtorc......
- 《动手学深度学习 Pytorch版》 10.5 多头注意力
多头注意力（multiheadattention）:用独立学习得到的h组不同的线性投影（linearprojections）来变换查询、键和值，然后并行地送到注意力汇聚中。最后，将这h个注意力汇聚的输出拼接在一起，并且通过另一个可以学习的线性投影进行变换，以产生最终输出。对于h个注意力汇聚输出，每一个注意......
- 《动手学深度学习 Pytorch版》 10.4 Bahdanau注意力
10.4.1模型Bahdanau等人提出了一个没有严格单向对齐限制的可微注意力模型。在预测词元时，如果不是所有输入词元都相关，模型将仅对齐（或参与）输入序列中与当前预测相关的部分。这是通过将上下文变量视为注意力集中的输出来实现的。新的基于注意力的模型与9.7节中的模型相同，只不过......
