引言如今爆火的大模型，GPT-3，BERT等，通过大量的参数和数据，为我们提供了前所未有的自然语言处理能力，使得机器能够更好地理解和生成人类的语言。而注意力机制无疑是重要的基石之一，作为一种新的神经网络结构，使得模型能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系，从而大大提高了模型的性

本文简单介绍transformers的原理，主要介绍transformers如何应用在图像分类上的任务。1.对transformers的简单介绍transformers在自然语言处理领域有着天然的优势，transformers改进了RNN(循环神经网络)训练慢，不能够建立序列之间的长期依赖，记忆消失的缺点。transformers的核心

paper：GoingdeeperwithImageTransformersofficialimplementation：https://github.com/facebookresearch/deitthird-partyimplementation：https://github.com/huggingface/pytorch-image-models/blob/main/timm/models/cait.py出发点这篇文章的研究重点是改进视觉Transfo

编码器的稀疏注意力块（ProbSparseSelf-AttentionBlock）详细解释1.概述稀疏注意力块是Informer模型的核心组件之一，旨在高效处理长时间序列数据。它通过稀疏自注意力机制（ProbSparseSelf-Attention）显著降低计算复杂度，同时保持较高的性能。2.主要组件稀疏注意力块由以下

 importnumpyasnpdefsoftmax(x,axis=-1):"""Softmax函数，用于计算注意力权重"""e_x=np.exp(x-np.max(x,axis=axis,keepdims=True))returne_x/e_x.sum(axis=axis,keepdims=True)defscaled_dot_product_attention(q,k

%导入数据load(‘data.mat’);%请替换为你的数据文件名%数据应该是一个矩阵，每一行代表一个时间步，每一列代表一个特征或变量%划分训练集和测试集trainRatio=0.8;%训练集比例trainSize=round(trainRatio*size(data,1));trainData=data(1:trainSize,

摘要本项目介绍了一种轻量级的MixedLocalChannelAttention(MLCA)模块，该模块同时考虑通道信息和空间信息，并结合局部信息和全局信息以提高网络的表达效果。基于该模块，我们提出了MobileNet-Attention-YOLO(MAY)算法，用于比较各种注意力模块的性能。在PascalVOC和SMID数

摘要作为视觉Transformers的核心构建模块，注意力机制是一种强大的工具，用于捕捉长程依赖关系。然而，这种强大功能也带来了代价：计算代价巨大且内存占用高，因为需要计算所有空间位置上成对的token交互。为缓解这一问题，一系列研究尝试通过引入手工设计且内容无关的稀疏性来改进注意力机

importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2"importtensorflowastffromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromtransformersimportBertTokenizer,TFBertModelfromtransformersimportRobertaTokenizer,TFRobertaMod

importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"importtensorflowastffromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromtransformersimportBertTokenizer,TFBertModelfromtransformersimportRobertaTokenizer,TFRobertaMod

摘要视觉Transformer在许多视觉任务上展示了卓越的性能。然而，它在浅层捕获局部特征时可能会面临高度冗余的问题。因此，使用了局部自注意力或早期阶段的卷积来减少这种冗余，但这牺牲了捕获长距离依赖的能力。一个挑战随之而来：在神经网络的早期阶段，我们是否能高效且有效地进行全局上

摘要本项目介绍了一种轻量级的MixedLocalChannelAttention(MLCA)模块，该模块同时考虑通道信息和空间信息，并结合局部信息和全局信息以提高网络的表达效果。基于该模块，我们提出了MobileNet-Attention-YOLO(MAY)算法，用于比较各种注意力模块的性能。在PascalVOC和SMID数

摘要摘要——高光谱图像（HSI）去噪对于高光谱数据的有效分析和解释至关重要。然而，同时建模全局和局部特征以增强HSI去噪的研究却很少。在本文中，我们提出了一种混合卷积和注意力网络（HCANet），该网络结合了卷积神经网络（CNN）和Transformers的优势。为了增强全局和局部特征的建模，我们设计了

Google2017年的论文Attentionisallyouneed阐释了什么叫做大道至简！该论文提出了Transformer模型，完全基于Attentionmechanism，抛弃了传统的RNN和CNN。我们根据论文的结构图，一步一步使用PyTorch实现这个Transformer模型。Transformer架构首先看一下transformer的结

AttentionIsAllYouNeed编码器端Self-attention层用处：将对其他相关单词的“理解”融入我们当前正在处理的单词的方法，类似于RNN通过保持隐藏状态让RNN将其已处理的先前单词/向量的表示与当前正在处理的单词/向量结合起来将单词输入转化为Embedding之后，将Embedding和QKV

要在Matlab中实现NGO-TCN-BiGRU-Attention北方苍鹰算法进行多变量时间序列预测，需要按照以下步骤进行：准备数据：首先，准备多变量时间序列数据。确保数据已经进行了预处理，例如归一化或标准化，以便神经网络能够更好地进行学习和预测。构建NGO-TCN-BiGRU-Attention模型：根据算法的

以下是一个基于注意力机制卷积神经网络结合门控单元（CNN-GRU）和自适应注意力机制（SAM-Attention）的柴油机故障诊断的示例Matlab代码：matlab%设置参数inputSize=[32323];%输入图像尺寸numClasses=10;%类别数numFilters=32;%卷积核数量filterSize=3;%卷积

分类预测是一种将输入数据分为不同类别或标签的任务，而TCN-BiGRU-Mutilhead-Attention是一种结合了时间卷积网络（TCN）、双向门控循环单元（BiGRU）和多头注意力机制（MutilheadAttention）的模型，用于多特征的分类预测或故障识别。在Matlab中实现这一模型可以遵循以下内容、方法和路线：

目录引言数据集特征提取分类器诊断流程友情提示Matlab代码下载点击链接跳转：引言注意熵（AttentionEntropy，翻译可能不准确哈，请谅解）于2023年发表在顶级期刊IEEEtrans系列-IEEETransactionsonAffectiveComputing（影响因子：11.2）。注意熵首次提出并运用于心跳间隔时

1、attention机制：这算是transformer架构最大的创新点了！利用attention机制，找到token之间的相似度(或则说距离)，根据相似度调整token本身的embedding值，本质就是根据token的context调整自身的embedding值，这个思路非常符合人脑对语言和语义的理解！比如”苹果“这个词，如果只看这一个t

目录概H3代码FuD.Y.,DaoT.,SaabK.K.,ThomasA.W.,RudraA.andReC.Hungryhungryhippos:towardslanguagemodelingwithstatespacemodels.2022.概Mamba系列第五作:H3.H3感觉H3是之前的linearattention和SSM的一个结合,它所做的只是把line

特征融合是指来自不同层或分支的特征的组合，是现代网络体系结构中很常见的一种操作。图像处理的特征融合中，对于普遍的多尺度融合，广泛操作是直接将他们相加或者拼接起来！即通常通过简单的操作（例如求和或串联）来实现，但是，这不一定是最佳选择。随着Transformer在计算机视觉领域的快速发展

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例摘要基于Transformer的方法在低级视觉任务中表现出色，例如图像超分辨率。

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例摘要卷积和自注意力是两个强大的表示学习技术，通常被认为是彼此独立的两

这里没有严格的论证，只是自己的一些理解。attention机制下的Transformer确实是当前AI技术中最为火热的，基于其构建的大语言模型可以说是AI技术至今最强的技术之一了，但是attention是否真的的一定优于LSTM呢？其实，attention的效果或者说Transformer的效果是和数据量的多少有关系的，如