主要參考:nndl book 第15章
其它參考:
參考1:https://blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/90600028 (非常詳細的介紹,有圖片輔助理解)
Squeeze-and-Excitation Networks(SENet) 在圖像中最早使用注意力機制的忘了就是SENet。SENet是Squeeze-and-Excitation Networks的簡稱,由Momenta公司
Paper: Global Second-Order Pooling Convolutional Networks Code:GitHub - ZilinGao/Global-Second-order-Pooling-Convol
文章目錄注意力機制簡介與分類計算機視覺中的注意力機制卷積神經網絡中常用的Attention參考 注意力機制簡介與分類 注意力機制(Attention Mechanism)是機器學習中的一種數據處理方法,廣泛應用在自然語言處理、圖像
CBAM: Convolutional Block Attention Module 論文地址:https://arxiv.org/abs/1807.06521 PyTorch代碼:https://github.com/luuuy
目錄 本能 想解決什麼問題? global/local Attention additive Attention self Attention Multi-Head Attention 應用案例 本能 在認知神經學中,注意力是一種人類不可
核心思想 本文提出一種基於權重生成的小樣本學習算法(AWGIM),這種類型的方法之前在小樣本目標檢測算法中見到過,就是直接用一個生成器生成分類器的權重參數。本文與其他相關算法(LEO)的區別在於在生成分類器權重時,不僅考慮支持
吳恩達 Coursera 課程 DeepLearning.ai 編程作業系列,本文爲《序列模型》部分的第三週“序列模型和注意力機制”的課程作業——第一部分:機器翻譯。 另外,本節課程筆記在此:《吳恩達Coursera深度學習課程
說在前面的話: 前段時間因爲組會要對注意力機制做一個報告,我在收集資料的時候發現,網上很多所謂的attention總結無非最後都陷入了對transformer模型和自注意力機制的解釋中,其實這並沒有對所有的注意力機制類型進行一個詳細的總
本文邊講細節邊配合代碼實戰,代碼地址爲: https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master/basic/Basic-Transformer-Demo 數據地址爲:h
1、Attention機制的研究進展 Attention機制最早是應用於圖像領域,九幾年就提出來的思想。在2014年,Google Mind團隊發表的《Recurrent Models of Visual Attention》
AM的基本原理 https://blog.csdn.net/wuzqchom/article/details/75792501 http://www.360doc.com/content/18/0506/06/36490684_7
https://www.jianshu.com/p/1c24eba3ba9c 本論文就提出了兩種簡單但卻有效的注意力機制,全局注意力(global)和局部注意力(local)。 本文提出的兩種注意力機制(global & loca
雙向注意力模型,儘可能使注意力在兩個方向上保持一致 模型的中心思想就是對於相同的training data,使source-to-target和target-to-source兩個模型在alignment matrices上保持一
https://www.jianshu.com/p/b44743a90c25