注意力机制

Ai尚研修-贾莲21 天前
人工智能·深度学习·transformer·生成式模型·图神经网络·注意力机制·目标检测算法
最新Transformer模型及深度学习前沿技术应用近年来,随着卷积神经网络(CNN)等深度学习技术的飞速发展,人工智能迎来了第三次发展浪潮,AI技术在各行各业中的应用日益广泛。为了帮助学员深入了解人工智能领域近3-5年内的最新理论与技术,Ai尚研修特别推出全新的《Transformer模型及深度学习前沿技术应用高级培训班》。本课程将带您全面掌握AI前沿技术、新理论及其Python代码实现,助您走在人工智能的技术前沿。课程内容采用“理论讲解 + 案例实战 + 动手实操 + 讨论互动”的多元教学方式,层层剖析,深入浅出地讲解以下核心技术:
盼小辉丶2 个月前
深度学习·tensorflow·注意力机制
TensorFlow深度学习实战(16)——注意力机制详解在传统的神经网络中,所有的输入都被平等地处理,而注意力机制通过为输入的不同部分分配不同的权重(即注意力权重),使得网络能够更关注于对当前任务最重要的信息。例如在机器翻译中,某个单词在句子中比其他单词更关键,注意力机制会将更多的权重分配给该单词,从而使网络在生成翻译时能够更好地理解上下文。在本中,介绍了注意力机制的原理,以及如何利用注意力机制来提高 Seq2Seq 模型的性能。
Francek Chen2 个月前
人工智能·pytorch·深度学习·神经网络·注意力机制
【现代深度学习技术】注意力机制05:多头注意力【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上,结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现
Francek Chen2 个月前
人工智能·pytorch·深度学习·神经网络·注意力机制
【现代深度学习技术】注意力机制04:Bahdanau注意力【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上,结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现
flying_13142 个月前
人工智能·深度学习·神经网络·transformer·注意力机制
面试常问系列(一)-神经网络参数初始化-之自注意力机制为什么除以根号d而不是2*根号d或者3*根号d首先先罗列几个参考文章,大家之后可以去看看,加深理解:好,步入正题,我们假定各位读者看过上面👆几篇文章,已经了解了,为什么自注意力机制中要使用 进行缩放,然后我们进一步进行探究,为什么不是 。
墨顿2 个月前
人工智能·深度学习·transformer·注意力机制·跨模态与多模态
Transformer数学推导——Q29 推导语音识别中流式注意力(Streaming Attention)的延迟约束优化该问题归类到Transformer架构问题集——注意力机制——跨模态与多模态。请参考LLM数学推导——Transformer架构问题集。
Light602 个月前
人工智能·yolo·计算机视觉·模型压缩·注意力机制·微调策略·实时检测
计算机视觉进化论:YOLOv12、YOLOv11与Darknet系YOLOv7的微调实战对比YOLO系列作为实时目标检测领域的重要里程碑,持续引领速度与精度的平衡发展。本文围绕YOLOv7(基于Darknet框架)、YOLOv11及YOLOv12,系统、深入地对比了三款模型的架构创新、微调策略、核心技术及应用场景。我们详细解析了三者骨干网络设计(如Darknet-53、E-ELAN、C3k2模块)、注意力机制(如YOLOv12的Area Attention)以及参数优化策略(动态数据增强、量化剪枝),并结合工业检测、医疗影像、自动驾驶等多样化应用展开实战案例。实验表明,YOLOv12-N在mAP
微学AI2 个月前
人工智能·深度学习·自然语言处理·注意力机制·bigru
融合注意力机制和BiGRU的电力领域发电量预测项目研究,并给出相关代码大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下融合注意力机制和BiGRU的电力领域发电量预测项目研究,并给出相关代码。
简简单单做算法2 个月前
matlab·tcn-bigru·时间序列预测·注意力机制·ga遗传优化
基于GA遗传优化TCN-BiGRU注意力机制网络模型的时间序列预测算法matlab仿真目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程(完整程序运行后无水印)
終不似少年遊*3 个月前
人工智能·自然语言处理·大模型·nlp·transformer·注意力机制
【NLP解析】多头注意力+掩码机制+位置编码:Transformer三大核心技术详解目录多头注意力:让模型化身“多面手”技术细节:多头注意力如何计算?实际应用:多头注意力在Transformer中的威力
終不似少年遊*4 个月前
人工智能·深度学习·nlp·transformer·注意力机制
Transformer 的核心技术Encoder、Decoder、注意力模块解析目录1. 引言说明目标2.Transformer 的整体架构功能概述基本组成Encoder-Decoder架构
御宇w6 个月前
深度学习·计算机视觉·注意力机制
(即插即用模块-Attention部分) 四十四、(ICIP 2022) HWA 半小波注意力paper:HALFWAVELET ATTENTION ON M-NET+ FOR LOW-LIGHT IMAGE ENHANCEMENT
笑脸惹桃花6 个月前
python·目标检测·注意力机制·yolov8·ca·cbam·gam
YOLOv8/YOLOv11改进 添加CBAM、GAM、SimAM、EMA、CAA、ECA、CA等多种注意力机制目录前言CBAMGAMSimAMEMACAAECACA添加方法YAML文件添加使用改进训练本篇文章将为大家介绍Ultralytics/YOLOv8/YOLOv11中常用注意力机制的添加,可以满足一些简单的涨点需求。本文仅写方法,原理不多讲解,需要可跳转论文查看,文章中出现的所有结构示意图都来自论文中。
Eshin_Ye7 个月前
笔记·学习·transformer·attention·注意力机制
transformer学习笔记-自注意力机制(1)自注意力机制,可以说是transformer中最核心的部分之一,注意力机制,主要是在处理序列数据时,根据序列数据提供的上下文环境信息识别需要关注的特征数据,注意力机制通常用于不同序列之间的交互,表示不同序列环境的相互影响,而自注意力机制,则更侧重单个序列数据内部个元素间的相互影响关系。–这段话不理解的话,没关系,先放着,且看下面分析:
西西弗Sisyphus7 个月前
人工智能·深度学习·大模型·注意力机制
视觉语言模型 Qwen2-VLflyfish
deephub7 个月前
人工智能·深度学习·transformer·注意力机制
Hymba: 结合注意力头和SSM头的创新型语言模型方案近年来,大语言模型(LLM)在各个领域取得了显著成效。但现有的Transformer架构存在计算复杂度高、内存消耗大等问题。而状态空间模型(SSM)如Mamba虽然具有常数复杂度和优化的硬件性能,但在记忆回溯任务上表现较弱。针对这一问题,NVIDIA提出了Hymba架构,通过在同一层中结合注意力头和SSM头,以实现两种架构优势的互补。
scdifsn7 个月前
pytorch·笔记·深度学习·注意力机制·多头注意力
动手学深度学习10.5. 多头注意力-笔记&练习(PyTorch)本节课程地址:多头注意力代码_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址:10.5. 多头注意力 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation
LinKouun7 个月前
论文阅读·人工智能·语言模型·transformer·attention·模型压缩·注意力机制
论文笔记 SliceGPT: Compress Large Language Models By Deleting Rows And Columns欲买桂花同载酒,终不似,少年游。秩: 矩阵中最大线性无关的行/列向量数。行秩与列秩相等。 线性无关:对于N个向量而言,如果任取一个向量 v \textbf{v} v,不能被剩下的N-1个向量通过线性组合的方式表示,则称这N个向量为线性无关。
御宇w7 个月前
深度学习·计算机视觉·注意力机制
(即插即用模块-Attention部分) 二十、(2021) GAA 门控轴向注意力paper:Medical Transformer: Gated Axial-Attention for Medical Image Segmentation
deephub7 个月前
人工智能·深度学习·transformer·大语言模型·注意力机制
优化注意力层提升 Transformer 模型效率:通过改进注意力机制降低机器学习成本Transformer 架构由 Vaswani 等人在 2017 年发表的里程碑式论文《Attention Is All You Need》中首次提出,如今已被广泛认为是过去十年间最具开创性的科学突破之一。注意力机制是 Transformer 的核心创新,它为人工智能模型提供了一种全新的方法,使模型能够根据具体任务的需求,灵活地聚焦输入序列的不同部分,从而更深入地理解复杂的语言和结构。