【GiantPandaCV导语】这个系列已经好几个月没有更新了，开始继续更这个方向论文，19年、20年又出现了很多关于Attention的研究，本文SA-Net:shuffle attention for deep convolutional neural networks 发表在ICASSP ...

1.深度学习的seq2seq模型 从rnn结构说起 根据输出和输入序列不同数量rnn可以有多种不同的结构，不同结构自然就有不同的引用场合。如下图， one to one 结构，仅仅只是简单的给一 ...

RNN做机器翻译有它自身的弱点，Attention正是为了克服这个弱点而出现的。所以，要理解Attention，就要搞明白两件事： RNN在做机器翻译时有什么弱点 Attention是如何克服这个弱点的 本文试图从解答这两个问题的角度来理解Attention机制 ...

原文链接： https://blog.csdn.net/qq_41058526/article/details/80578932 attention 总结 参考：注意力机制（Attention Mechanism）在自然语言处理中的应用 Attention函数 ...

转自： https://easyai.tech/ai-definition/attention/ https://www.zhihu.com/question/68482809 https://zhuanlan.zhihu.com/p/46313756 paper 《NEURAL ...

转自：http://www.jeyzhang.com/understand-attention-in-rnn.html，感谢分享！ 导读 目前采用编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构的模型非常热门，是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果。这种结构的模型通常 ...

目录 Attention encoder-decoder context vector concatenate的用法 相似度度量 有一篇paper叫做attention is all ...

基本选择器中标签选择器权重为1,class选择器权重为10,id选择器权重100,通配符选择器*的权重为0-1 后代、子代、交集、并集、相邻兄弟、兄弟的权重为每个单独的选择器的权重相加之和 css权重和基本规则权重记忆口诀:从0开始,一个行内样式+1000,一个id+100,一个属性选择器 ...