一、傳統編碼-解碼機制 設輸入序列$\{x^1,x^2,...,x^n\}$，輸出序列$\{y^1,y^2,...,y^m\}$，encoder的隱向量為$h_1,h_2,...$，decoder的隱向量為$s_1,s_2,...$。 解碼器的輸入只有一個向量，該向量就是輸入序列經過編碼器 ...

假設現在有一個句子（s1,s2,s3）,v是s的轉置 第一個詞和每一個詞的內積 相似度越大 結果越大 s1v1 s1v2 s1v3 第二個詞和每一個詞的內積 s2v1 s2v1 s2v3 第三個詞 ...

前言： 注意力機制在視覺上是非常重要的部分，這方面的綜述、總結有很多。為了本文總結的全面性，我基本都看了一遍。然而這些綜述要么面面俱到，對所有內容都非常詳細地闡述，包括一些非常不常用的，過時的論文或結構；要么沒分清重點，有些內容跟論文有關，但跟注意力無關，這些文章也把這些內容總結到里 ...

注意力的種類有如下四種： 加法注意力, Bahdanau Attention 點乘注意力, Luong Attention 自注意力, Self-Attention 多頭點乘注意力, Multi-Head Dot Product Attention（請轉至Transformer ...

注意力機制分為：通道注意力機制， 空間注意力機制， 通道_空間注意力機制， 自注意力機制 參考： https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/121371986 通道注意力機制 SENet 其重點是獲得輸入進來的特征層 ...

有一些其他理論先暫時不講了，直奔今天的主題 視覺注意力機制 視覺注意力機制根據 關注域 的不同，可分為三大類：空間域、通道域、混合域 空間域：將圖片中的 空間域信息 做對應的 變換，從而將關鍵得信息提取出來。對空間進行掩碼的生成，進行打分，代表是 Spatial Attention ...

注意力機制中的軟和硬 注意力機制是當前深度學習領域比較流行的一個概念。其模仿人的視覺注意力模式，每次只關注與當前任務最相關的源域信息，使得信息的索取更為高效。 注意力機制已在語言模型、圖像標注等諸多領域取得了突破進展。 注意力機制可分為軟和硬兩類： 軟性注意力（Soft ...

attention機制原多用於NLP領域，是谷歌提出的transformer架構中的核心概念。現在cv領域也開始越來越多的使用這種方法。本次分享對注意力機制進行了相關的梳理，旨在幫助大家入門attention機制，初步了解attention的結構以及背后原理。 1. attention概念 ...