注意力机制

三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现：从自注意力到因果自注意力本文深入探讨Transformer模型中三种关键的注意力机制：自注意力、交叉注意力和因果自注意力。这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型（LLMs）的核心组件。通过理解这些注意力机制，我们可以更好地把握这些模型的工作原理和应用潜力。

【AI知识点】三种不同架构的大语言模型（LLMs）的区别【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】在自然语言处理（NLP）中，预训练语言模型（LLMs, Large Language Models）通常基于不同的架构，如仅编码器的模型（Encoder-only）、编码器-解码器的模型（Encoder-Decoder），以及仅解码器的模型（Decoder-only）。这三种架构有着显著的区别，主要体现在功能、适用任务和性能上。下面从架构、功能、任务适用性、训练数据和推理能力等多个角度详细分析。

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全新一区PID搜索算法+TCN-LSTM+注意力机制！PSA-TCN-LSTM-Attention多变量时间序列预测（Matlab）1.基于PSA-TCN-LSTM-Attention的PID搜索算法优化时间卷积长短期记忆神经网络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；

AI小项目4-用Pytorch从头实现Transformer（详细注解）看了B站李沐老师的下面几个视频如何读论文【论文精读·1】 9年后重读深度学习奠基作之一：AlexNet【论文精读·2】 AlexNet论文逐段精读【论文精读】

【NLP】注意力机制：规则、作用、原理、实现方式🍃作者介绍：双非本科大三网络工程专业在读，阿里云专家博主，专注于Java领域学习，擅长web应用开发、数据结构和算法，初步涉猎人工智能和前端开发。 🦅个人主页：@逐梦苍穹 📕所属专栏：人工智能 🌻gitee地址：xzl的人工智能代码仓库 ✈ 您的一键三连，是我创作的最大动力🌹

Attention结合特征融合炸场！升级版AFF全面开源，涨点猛猛猛注意力特征融合AFF，一种在深度学习领域被广泛应用的先进技术，通过结合注意力机制和特征融合，可以显著提升模型的泛化能力和性能。

弗兰随风小欢

【目标检测实验系列】EMA高效注意力机制，融合多尺度特征，助力YOLOv5检测模型涨点(文内附源码)本篇博客主要涉及多尺度高效注意力机制，融合到YOLOv5s模型中，增加模型提取多尺度特征的能力，助力模型涨点。（通读本篇博客需要7分钟左右的时间）。

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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。

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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。