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: On the Relationship between Self Attention and Convolutional Layers 论文地址： ...
2020-03-30 11:45 1 1736 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 ...
■ 论文 | Attention Is All You Need ■ 链接 | https://www.paperweekly.site/papers/224 ■ 源码 | https://github.com/Kyubyong/transformer ■ 论文 | Weighted ...
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 ...
attention的本质 通过计算Query和一组Key的相似度（或者叫相关性/注意力分布），来给一组Value赋上权重，一般地还会求出这一组Value的加权和。 一个典型的soft attention如下公式所示： 先用Query求出分别和一组Key计算相似度 ...
Self-Attention 之前的RNN输入是难以并行化的，我们下一个输入可能依赖前一个输出，只有知道了前面的输出才能计算后面的输出。 于是提出了 self-attention ，但是这时候 $b^{i}$ 能够并行化计算 论文地址：https://arxiv.org/pdf ...
参考1，参考2 直观理解 先来看一个翻译的例子“I arrived at the bank after crossing the river” 这里面的bank指的是银行还是河岸呢，这就需要我们联 ...
对于简单、无状态的自定义操作，你也许可以通过 layers.core.Lambda 层来实现。但是对于那些包含了可训练权重的自定义层，你应该自己实现这种层。 这是一个 Keras2.0 中，Keras 层的骨架（如果你用的是旧的版本，请更新到新版）。你只需要实现三个方法即可: build ...
本文转载自：https://blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/90600028 一、Self-Attention概念详解 对于self-attention来讲，Q(Query), K(Key), V(Value)三个矩阵均来自同一输入 ...
