attention

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：

YangJZ_ByteMaster

PETRv2: A Unified Framework for 3D Perception from Multi-Camera Images本文介绍了一种名为PETRv2的统一框架，用于从多视图图像中进行三维感知。该框架基于先前提出的PETR框架，并探索了时间建模的有效性，利用前一帧的时间信息来提高三维物体检测效果。作者在PETR的基础上扩展了三维位置嵌入（3D PE），以实现不同帧对象位置之间的时间对齐，并引入了一个特征引导的位置编码器来改善3D PE的数据适应性。为了支持多任务学习（如BEV分割和三维车道检测），PETRv2提供了简单而有效的解决方案，通过引入特定于任务的查询，在不同的空间下初始化。实验结果表明，PETRv2在三维物体检测

机器学习之心

顶刊算法 | 鱼鹰算法OOA-BiTCN-BiGRU-Attention多输入单输出回归预测（Maltab）1.Matlab实现OOA-BiTCN-BiGRU-Attention鱼鹰算法优化双向时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量回归预测（完整源码和数据），优化学习率，BiGRU的神经元个数，滤波器个数, 正则化参数； 2.输入多个特征，输出单个变量，回归预测，自注意力机制层，运行环境matlab2023及以上； 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、 RMSE多指标评价； 4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 5.适用对象：大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。模型

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。

胖哥真不错

Python基于TensorFlow实现双向长短时记忆循环神经网络加注意力机制回归模型(BiLSTM-Attention回归算法)项目实战说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后关注获取。

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Python基于TensorFlow实现双向循环神经网络GRU加注意力机制分类模型(BiGRU-Attention分类算法)项目实战说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后关注获取。

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SCI一区级 | Matlab实现SSA-TCN-LSTM-Attention多变量时间序列预测1.基于SSA-TCN-LSTM-Attention麻雀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；

【HuggingFace Transformers】OpenAIGPTModel的核心——Block源码解析在 GPT 模型中，Block 是 Transformer 架构的核心组成部分。每个 Block 主要由三个部分构成：Attention、MLP以及两个Layer Norm。首先，Attention 层负责计算输入中各位置之间的注意力权重，并生成加权的表示。接着，将Attention 的输出与输入进行残差连接，并通过第一个Layer Norm层进行层归一化，形成中间状态。随后，MLP 层进一步处理这些中间状态，通过激活函数引入非线性变换。最后将MLP 层的输出和输入进行残差连接，并通过第二个Layer N

LLM - GPT(Decoder Only) 类模型的 KV Cache 公式与原理教程欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/141605718

【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🌹

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3D靓图！CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-BiLSTM-Attention双重分解卷积双向长短期注意力多元时序预测1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-BiLSTM-Attentionr融合K均值聚类的数据双重分解+卷积双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测（完整源码和数据）

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靓图！多点创新！CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-LSTM-Attention双重分解+卷积长短期+注意力多元时间序列预测1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-LSTM-Attentionr融合K均值聚类的数据双重分解+卷积长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测（完整源码和数据）

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SCI一区级 | Matlab实现SSA-CNN-GRU-Multihead-Attention多变量时间序列预测1.【SCI一区级】Matlab实现SSA-CNN-GRU-Multihead-Attention麻雀算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测，要求Matlab2023版以上；

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SCI一区级 | Matlab实现GJO-CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量时间序列预测1.Matlab实现GJO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention金豺优化算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测，要求Matlab2023版以上；

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SCI一区 | Matlab实现DBO-TCN-LSTM-Attention多变量时间序列预测1.【SCI一区级】Matlab实现DBO-TCN-LSTM-Attention多变量时间序列预测（程序可以作为SCI一区级论文代码支撑）；

自然语言处理课程论文：《Attention is all you need》复现与解读目录1.背景介绍1.1 文献介绍1.2 研究背景1.3 知识概述1.3.1 机器翻译1.3.2 attention机制与self-attention机制

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区间预测 | Matlab实现QRCNN-BiGRU-Attention分位数回归卷积双向门控循环单元注意力机制时序区间预测1.Matlab实现QRCNN-BiGRU-Attention分位数回归卷积双向门控循环单元注意力机制时序区间预测；

《论文阅读》具有人格自适应注意的个性化对话生成 AAAI 2023亲身阅读感受分享，细节画图解释，再也不用担心看不懂论文啦~ 无抄袭，无复制，纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《Personalized Dialogue Generation with Persona-Adaptive Attention》

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区间预测 | Matlab实现QRCNN-BiLSTM-Attention分位数回归卷积双向长短期记忆网络注意力机制时序区间预测1.Matlab实现基于QRCNN-BiLSTM-Attention分位数回归卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制的时间序列区间预测模型；

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SCI一区 | Matlab实现PSO-TCN-LSTM-Attention粒子群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1.基于PSO-TCN-LSTM-Attention粒子群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； 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。