注意力机制

深度学习中的 Seq2Seq 模型与注意力机制Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）是一种端到端的编码器-解码器架构，专为处理变长输入/输出序列的任务设计（如机器翻译、文本摘要）。其核心思想是将输入序列编码为固定维度的上下文向量（Context Vector），再通过解码器生成目标序列。

Ai尚研修-贾莲

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：

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。

【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

【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

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。

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。

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

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

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*

【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*

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

(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

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。

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Sisyphus

视觉语言模型 Qwen2-VLflyfish

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。

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

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。

(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