自注意力

会写代码的饭桶3 小时前
transformer·注意力机制·自注意力·交叉注意力·多头注意力
Transformers 学习入门:注意力机制剖析想象你在看一部侦探电影:屏幕上同时出现了凶手的表情、掉落的凶器、背景里的时钟三个信息。你的大脑会自动聚焦在 “凶器” 和 “凶手表情” 上,因为这两个是破案的关键 —— 这就是人类的注意力机制。
夏天是冰红茶8 个月前
人工智能·深度学习·transformer·自注意力·多头注意力
Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention模块详解(附pytorch实现)最近在项目中需要使用Transformer模型来处理图像任务,所以稍微补充一下这部分的知识,本篇主要了解一下Self-Attention以及Multi-Head Attention模块。
幽々1 年前
人工智能·深度学习·卷积神经网络·神经网路·自注意力
内容安全复习 3 - 深度学习基础前文提到深度学习分三步:神经网络 – 衡量方程优劣 – 找出最好的方程。我们这节就围绕神经网络展开。神经网络的网络结构由多个神经元组成,不同的连接导致不同的结构。 如下图,这是一个网络结构示例: 不难得出,一个网络结构实际是定义了一个方程组。 比如图中的两个例子,在这个网络输入不同的值,计算得出不同的输出。这本质就是一个方程组 f([1, -1])=[0.62, 0.83], f([0, 0])=[0.51, 0.85]。 对于一个完整的神经网络,可以分成如下三层:输入层、隐层、输出层。
智慧医疗探索者2 年前
人工智能·深度学习·自注意力
深度学习:自注意力机制(Self-Attention)自注意力机制(Self-Attention),有时也称为内部注意力机制,是一种在深度学习模型中应用的机制,尤其在处理序列数据时显得非常有效。它允许输入序列的每个元素都与序列中的其他元素进行比较,以计算序列的表示。这种机制使模型能够聚焦于输入序列中不同位置的关系,从而捕捉序列内的复杂依赖关系。
我是有底线的