多头注意力可以用以下一张图描述： 1、使用pytorch自带的库的实现 参数说明如下： embed_dim：最终输出的 K、Q、V 矩阵的维度，这个维度需要和词向量的维度一样 num_heads：设置多头注意力的数量。如果设置为 1，那么只使用一组注意力 ...

注意力机制 橙色与绿色：输入的两个query。 K：key。 V：value 连线为权重，离的近的相似度高，同时权重就高，然后用权重乘以value就得到输出向量 多头注意力机制 MASK掩码：对t时刻（红色笔记）之后的数值，设为很大的负数（绿色笔记），从而将 ...

这个多头attention确实挺搞的，这个东西绕来绕去，看torch的文档也看不懂，看源码也迷迷糊糊的，可能我的智商就是不够吧。。。枯了 论文里的公式求法，可以看到它因为是self-multiheadsAttention。多头自注意力机制，所以它这里的Q K V 实际上是同一个东西，也就是最后 ...

model 实现： 参考来源：https://keras.io/examples/nlp/text_classification_with_transformer/ 注意一点：输出是的shape=(?,?,dim)，实际过程中，需要明确第二维真实数据，手动更改如下： ...

有一些其他理论先暂时不讲了，直奔今天的主题 视觉注意力机制 视觉注意力机制根据 关注域 的不同，可分为三大类：空间域、通道域、混合域 空间域：将图片中的 空间域信息 做对应的 变换，从而将关键得信息提取出来。对空间进行掩码的生成，进行打分，代表是 Spatial Attention ...

注意力的种类有如下四种： 加法注意力, Bahdanau Attention 点乘注意力, Luong Attention 自注意力, Self-Attention 多头点乘注意力, Multi-Head Dot Product Attention（请转至Transformer ...

注意力机制分为：通道注意力机制， 空间注意力机制， 通道_空间注意力机制， 自注意力机制 参考： https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/121371986 通道注意力机制 SENet 其重点是获得输入进来的特征层 ...