多頭注意力可以用以下一張圖描述： 1、使用pytorch自帶的庫的實現 參數說明如下： embed_dim：最終輸出的 K、Q、V 矩陣的維度，這個維度需要和詞向量的維度一樣 num_heads：設置多頭注意力的數量。如果設置為 1，那么只使用一組注意力 ...

注意力機制 橙色與綠色：輸入的兩個query。 K：key。 V：value 連線為權重，離的近的相似度高，同時權重就高，然后用權重乘以value就得到輸出向量 多頭注意力機制 MASK掩碼：對t時刻（紅色筆記）之后的數值，設為很大的負數（綠色筆記），從而將 ...

這個多頭attention確實挺搞的，這個東西繞來繞去，看torch的文檔也看不懂，看源碼也迷迷糊糊的，可能我的智商就是不夠吧。。。枯了 論文里的公式求法，可以看到它因為是self-multiheadsAttention。多頭自注意力機制，所以它這里的Q K V 實際上是同一個東西，也就是最后 ...

model 實現： 參考來源：https://keras.io/examples/nlp/text_classification_with_transformer/ 注意一點：輸出是的shape=(?,?,dim)，實際過程中，需要明確第二維真實數據，手動更改如下： ...

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 ...