论文 Attention Is All You Need 链接 https: www.paperweekly.site papers 源码 https: github.com Kyubyong transformer 论文 Weighted Transformer Network for Machine Translation 链接 https: www.paperweekly.site pap ...
2018-12-13 17:45 0 14619 推荐指数：
从Attention 到 MultiHeadAttention 对Attention 的理解 Attention的本质类似于我们人类的注意力机制，寄希望于将有限的注意力集中于重点上，从而节省资源以获得最为有效的信息。 那么对于神经网络来说，什么是注意力呢？而又如何分辨什么是重点？简单来说 ...
近年来很多研究将nlp中的attention机制融入到视觉的研究中，得到很不错的结果，于是，论文侧重于从理论和实验去验证self-attention可以代替卷积网络独立进行类似卷积的操作，给self-attention在图像领域的应用奠定基础 论文 ...
Multi-Head Attention多头注意力 让我们进入并了解多头注意力机制。 符号变得有点复杂，但要记住的事情基本上只是你在上一个视频中学到的自我注意机制的四个大循环。 让我们看一下每次计算自我注意力的序列时，称为头部。 因此，多头注意力这个名称指的是你是否按照上一个视频中看到的方式 ...
model 实现： 参考来源：https://keras.io/examples/nlp/text_classification_with_transformer/ 注 ...
参考1 参考2 ...
Residual Attention 文章: Residual Attention: A Simple but Effective Method for Multi-Label Recognition, ICCV2021 下面说一下我对这篇文章的浅陋之见, 如有错误, 请多包涵指正. 文章 ...
Multi-Context Attention for Human Pose Estimation abstract 在本文中，我们提出将卷积神经网络与多上下文注意机制结合到一个端到端人体姿态估计框架中。我们采用堆叠 ...
一、Attention 1.基本信息 最先出自于Bengio团队一篇论文：NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE ，论文在2015年发表在ICLR。 encoder-decoder模型通常 ...
