self-attention是什么? 　　一个 self-attention 模块接收 n 个输入，然后返回 n 个输出。自注意力机制让每个输入都会彼此交互（自），然后找到它们应该更加关注的输入（注意力）。自注意力模块的输出是这些交互的聚合和注意力分数。 　　self-attention模块 ...

最近找了十几篇神经网络注意力机制的论文大概读了一下。这篇博客记录一下其中一篇，这篇论文大概只看了摘要，方法。在ADCM论文中我们提到它的设计参考了BAM来的，因而找了这篇论文。它主要利用channel和spatial来结合组成一种bottleneck attention module(BAM ...

最近找了十几篇神经网络注意力机制的论文大概读了一下。这篇博客记录一下其中一篇，这篇论文大概只看了摘要，方法，实验部分仅仅看了一点。主要是设计出一个名叫ADCM的模块，然后将这个模块放入到经典的神经网络算法中，说到底，论文就是将空间注意力和dropout结合PAD，再将通道注意力和dropout结合 ...

自然语言处理中的自注意力机制（Self-attention Mechanism） 近年来，注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中，之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结（可见http://www.cnblogs.com ...

一.最常见的self-attention　　 　　对于自注意力机制而言，我们有的时候会遇到词性分类的任务，比如说给定一句话，我想知道这句话当中每一个单词的词性。但是使用双向lstm呢，会有很多信息被忽略掉，尤其是一些位于后面的词很可能前面的词对它的影响没有那么大，即使我们的lstm考虑了一些遗忘 ...

》论文受到了大家广泛关注，其中，他们提出的自注意力（self-attention）机制和多头（mult ...

本文作为自己学习李宏毅老师2021春机器学习课程所做笔记，记录自己身为入门阶段小白的学习理解，如果错漏、建议，还请各位博友不吝指教，感谢！！ 全连接网络的输入是一个向量，但是当输入是一个变长的向 ...

注意力机制之Attention Augmented Convolutional Networks 原始链接：https://www.yuque.com/lart/papers/aaconv 核心内容 We propose to augment convolutional ...