注意力机制

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高创新 | CEEMDAN-VMD-BiLSTM-Attention双重分解+双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测高创新 | CEEMDAN-VMD-BiLSTM-Attention双重分解+双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测本文提出一种基于CEEMDAN 的二次分解方法，通过样本熵重构CEEMDAN 分解后的序列，复杂序列通过VMD 分解后，将各个分量分别通过BiLSTM-Attention模型预测，最终将预测结果整合。

涨点神器！全局注意力+位置注意力，打造更强深度学习模型全局注意力结合位置注意力是学术界与工业界共同的研究热点，它可以有效提升深度学习模型的性能，助力涨点。这种结合策略充分利用全局注意力（擅长捕捉序列或图像中的长距离依赖）和位置注意力（专注于序列中元素的具体位置）各自的优势，让模型在处理数据时同时考虑元素的内容及其在序列中的位置。这不仅提高了模型的表达能力，还能在保持计算效率的同时增强模型对复杂模式的理解和预测能力。

华为云开发者联盟

解读注意力机制原理，教你使用Python实现深度学习模型本文分享自华为云社区《使用Python实现深度学习模型：注意力机制（Attention）》，作者：Echo_Wish。

神经网络与深度学习-简要入门参考引用背景与定义特征表示方式结论背景定义与关键问题深度学习模型端到端学习机器学习方法可以粗略地分为三个基本要素：模型、学习准则、优化算法

江小皮不皮

MHD、MQA、GQA注意力机制详解自回归解码器推理是 Transformer 模型的一个严重瓶颈，因为在每个解码步骤中加载解码器权重以及所有注意键和值会产生内存带宽开销

迪菲赫尔曼

选择内核注意力 SK | Selective Kernel Networks论文名称：《Selective Kernel Networks》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.06586.pdf

李沐65_注意力分数——自学笔记等价于将key和value合并起来后放入到一个隐藏大小为h输出大小为1的单隐藏层1.注意力分数是query和key的相似度，注意力权重是分数的softmax结果

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SCI一区 | Matlab实现POA-TCN-BiGRU-Attention鹈鹕算法优化时间卷积双向门控循环单元注意力机制多变量时间序列预测1.Matlab实现POA-TCN-BiGRU-Attention鹈鹕算法优化时间卷积双向门控循环单元注意力机制多变量时间序列预测，要求Matlab2023版以上，自注意力机制，一键单头注意力机制替换成多头注意力机制； 2.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 3.data为数据集，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价； 5.优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 正则化参数。

改进的注意力机制的yolov8和UCMCTrackerDeepSort的多目标跟踪系统基于yolov8和UCMCTracker/DeepSort的+注意力机制多目标跟踪系统本项目是一个强大的多目标跟踪系统，基于[yolov8]链接和[UCMCTracker/DeepSot]/链接构建。

住在天上的云

【深度学习】图像自然语言描述生成相关知识点：RNN、Attention 机制、图像和文本数据的处理本次案例将使用深度学习技术来完成图像自然语言描述生成任务，输入一张图片，模型会给出关于图片内容的语言描述。本案例使用 coco2014 数据集[1]，包含 82,783 张训练图片，40,504 张验证图片，40,775 张测试图片。案例使用 Andrej Karpathy[2]提供的数据集划分方式和图片标注信息，案例已提供数据处理的脚本，只需下载数据集和划分方式即可。

目标点注意力Transformer：一种用于端到端自动驾驶的新型轨迹预测网络本文介绍了目标点注意力Transformer：一种用于端到端自动驾驶的新型轨迹预测网络。在自动驾驶领域中，已经有很多优秀的感知模型，用于目标检测、语义分割和其它任务，但是我们如何可以有效地将感知模型用于车辆规划呢？传统的自动驾驶车辆轨迹预测方法不仅需要遵循交通规则以实现避障，还需要按照规定的路线到达目的地。在本文中，我们提出了一种无规则的基于transformer的轨迹预测网络用于端到端自动驾驶，称为目标点注意力Transformer网络（TAT）。我们使用注意力机制来实现预测轨迹与感知特征以及目标点之间

文献学习-27-基于连通性感知图Transformer的数字病理图像乳腺癌分类Authors: Kang Wang, Feiyang Zheng, Lan Cheng, Hong-Ning Dai, Qi Dou, Jing Qin, Member, IEEE

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SCI一区 | Matlab实现BES-TCN-BiGRU-Attention秃鹰算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测1.Matlab实现BES-TCN-BiGRU-Attention秃鹰算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测，要求Matlab2023版以上，自注意力机制，一键单头注意力机制替换成多头注意力机制； 2.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 3.data为数据集，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价； 5.优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 正则化参数。

自律版光追

【Roadmap to learn LLM】Large Language Models in Five Formulasby Alexander RushOur hope: reasoning about LLMs Our Issue

BurstAttention:可对非常长的序列进行高效的分布式注意力计算提高llm中注意力机制效率的努力主要集中在两种方法上:优化单设备计算和存储能力，如FlashAttention，以及利用多设备的分布式系统，如RingAttention。

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SCI一区 | Matlab实现RIME-TCN-BiGRU-Attention霜冰算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测1.基于RIME-TCN-BiGRU-Attention霜冰算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测，要求Matlab2023版以上，自注意力机制，一键单头注意力机制替换成多头注意力机制； 2.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 3.data为数据集，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价； 5.优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 正则化参数。

Coordinate Attention（CVPR 2021）paper：Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design

追忆苔上雪

论文阅读NAM:Normalization-based Attention Module识别不太显著的特征是模型压缩的关键。然而，在革命性的注意力机制中却没有对其进行研究。在这项工作中，我们提出了一种新的基于归一化的注意力模块（NAM），它抑制了不太显著的权重。它对注意力模块应用了权重稀疏性惩罚，从而使它们在保持类似性能的同时具有更高的计算效率。与Resnet和Mobilenet上的其他三种注意力机制的比较表明，我们的方法具有更高的准确性。

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回归预测 | Matlab实现SSA-BiLSTM-Attention麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量回归预测1.Matlab实现SSA-BiLSTM-Attention麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量回归预测；麻雀算法优化BiLSTM的学习率，隐藏层节点，正则化系数；多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention)：Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重，进而对输入序列进行加权求和。注意力能够帮助模型在处理序列数据时，对不同位置的信息进行适当的加权，

代码讲故事

Llama2模型的优化版本：Llama-2-OnnxLlama2模型的优化版本：Llama-2-Onnx。Llama-2-Onnx是Llama2模型的优化版本。Llama2模型由一堆解码器层组成。每个解码器层（或变换器块）由一个自注意层和一个前馈多层感知器构成。与经典的变换器相比，Llama模型在前馈层中使用了不同的投影大小。例如，Llama1和Llama2的投影都使用了2.7倍的隐藏大小，而不是标准的4倍隐藏大小。Llama1和Llama2之间的一个关键区别在于注意层的架构变化，Llama2利用了分组查询注意（GQA）机制来提高效率。