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。

【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

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。

迪菲赫尔曼

即插即用篇 | YOLOv11 引入高效的直方图Transformer模块 | 突破天气障碍：Histoformer引领高效图像修复新路径本改进已同步到YOLO-Magic框架！摘要：摘要。基于Transformer的恶劣天气图像修复方法取得了显著进展。大多数方法通过沿通道维度或在空间上固定范围的块内使用自注意力，以减少计算负担。然而，这种折中方式在捕获长距离空间特征方面存在局限性。受到恶劣天气导致的退化因素主要引发类似遮挡和亮度变化的观察启发，本文提出了一种高效的直方图Transformer（Histoformer）用于修复受恶劣天气影响的图像。其核心机制是直方图自注意力，该机制根据强度将空间特征排序并分割到不同的bin中，然后在bin之