”attention“ 的搜索结果

关于Attention的超详细讲解

标签：   机器翻译  自然语言处理  人工智能

     文章目录一、动物的视觉注意力二、快速理解Attention思想三、从Encoder-Decoder框架中理解为什么要有Attention机制四、Attention思想步骤五、Self-Attention5.1 Self-Attention的计算步骤5.2 根据代码进一步理解Q、K...

注意力机制Attention详解

标签：   自然语言处理  语言模型  Encoder-Decoder

     Encoder-Decoder框架，注意力机制Attention，以及self-attention

attention

标签：   JupyterNotebook

      @inproceedings{wiegreffe-pinter-2019-attention, title = "Attention is not not Explanation", author = "Wiegreffe, Sarah and Pinter, Yuval", booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on ...

Attention的原理和实现

标签：   attention  深度学习  算法

     Attention的原理和实现 目标 知道Attention的作用 知道Attention的实现机制 能够使用代码完成Attention代码的编写 1. Attention的介绍 在普通的RNN结构中，Encoder需要把一个句子转化为一个向量，然后在Decoder中...

史上最直白之Attention详解（原理+代码）

标签：   深度学习  自然语言处理  机器学习

     Attention机制笔者认为是Transformer模型中最出彩的设计，本文希望可以更好的帮助大家理解Attention机制究竟是如何在模型中起作用的

一文看懂 Attention（本质原理+3大优点+5大类型）

标签：   1024程序员节

     Attention 正在被越来越广泛的得到应用。尤其是 BERT 火爆了之后。 Attention 到底有什么特别之处？他的原理和本质是什么？Attention都有哪些类型？本文将详细讲解Attention的方方面面。 Attention 的本质是...

cnn+lstm+attention对时序数据进行预测

标签：   CNN lstm attention CNN_LSTM_attenti 时序数据预测

     cnn+lstm+attention对时序数据进行预测 博客链接： https://blog.csdn.net/qq_30803353/article/details/121875376 1、摘要 本文主要讲解：bilstm-cnn-attention对时序数据进行预测 主要思路： 对时序数据进行分块，...

Self-Attention与Transformer

标签：   attention elf fo for form io lf ns nsf OR orm rm te ten 矩阵 词向量

     1.由来 在Transformer之前，做翻译的时候，一般用基于RNN的...输入的x1,x2x_{1},x_{2}x1​,x2​，共同经过Self-attention机制后，在Self-attention中实现了信息的交互，分别得到了z1,z2z_{1},z_{2}z1​,z2​，将z1,z2

Attention-GRU-3M

标签：   Python

      论文“具有自适应Attention-GRU模型的品牌级排名系统[C]”的代码。 （接受IJCAI 2018） 运行命令：python train.py --buckets“ ./data/” --checkpointDir ./log/ --exp debug --m1 1 --m2 0 --m3 1 参数：“ ...

详解Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention

标签：   Transformer  Self-Attention  Multi-Head Atte

     原文名称：Attention Is All You Need 原文链接：https://arxiv.org/abs/1706.03762 最近Transformer在CV领域很火，Transformer是2017年Google在Computation and Language上发表的，当时主要是针对自然语言处理领域...

基于Attention机制的BiLSTM语音情感识别研究与web系统实现

标签：   语音情感识别系统 基于Attention机制的Bi CNN-LSTM模型 BiLSTM语音识别模型 语音情感识别方法平台

     Attention-BiLSTM模型结构及所有核心代码： 1.model中实验的模型有BiLSTM、ATT-BiLSTM、CNN-BiLSTM模型； Attention与BiLSTM模型首先Attention机制增强上下文语义信息，并获取更深层次特征，最后通过Softmax进行回归...

Attention Is All You Need

标签：   论文PPT

     Attention Is All You Need

基于BLSTM-Attention神经网络模型的化工事故分类

标签：   化工事故新闻 特征提取 BLSTM-Attention 文本分类

     为了更准确地提取文本特征并提高化工事故分类的准确性，该文提出了一种基于Attention机制的双向LSTM （BLSTM-Attention）神经网络模型对化工新闻文本进行特征提取并实现文本分类.BLSTM-Attention神经网络模型能够...

基于attention+ gru文本分类代码

标签：   分类 自然语言处理 人工智能 数据挖掘 机器学习

     基于attention文本分类代码基于attention文本分类代码基于attention文本分类代码

Self-Attention-Keras：自我关注与文本分类

标签：   nlp self-attention NaturallanguageprocessingPython

     自关注与文本分类 本仓库基于自关注机制实现文本分类。...$ python imdb_attention.py 比较结果 算法 训练时间（每纪元） Val准确率 Val损失 所需Epoch数 LSTM 116秒 0.8339 0.3815 2 双向LSTM

各种用于图像分割的Unet模型的实现-Unet，RCNN-Unet，Attention Unet，RCNN-Attention Unet，嵌套Unet-...

标签：   Python Deep Learning

     各种Unet模型用于图像分割的实现-Unet，RCNN-Unet，注意力Unet，RCNN-Attention Unet，嵌套式Unet细分Unet细分-Pytorch-Nest-of-Unets各种Unet模型用于图像分割的实现UNet- U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络...

local-attention:语言建模的局部窗口注意的实现

标签：   Python

     安装$ pip install local-attention用法 import torchfrom local_attention import LocalAttentionq = torch . randn ( 8 , 2048 , 64 )k = torch . randn ( 8 , 2048 , 64 )v = torch . randn ( 8 , 2048 , 64 )...

基于torch实现cnn+lstm+attention 模型时间序列预测 代码模板 通用

标签：   cnn lstm 软件/插件 模型时间序列

     基于torch实现cnn+lstm+attention 模型时间序列预测代码模板 通用

axial-attention:实施轴向注意力-有效地处理多维数据

标签：   deep-learning pytorch artificial-intelligence attention-mechanism Python

     $ pip install axial_attention 用法 图像 import torch from axial_attention import AxialAttention img = torch . randn ( 1 , 3 , 256 , 256 ) attn = AxialAttention ( dim = 3 , # embedding dimension

ResNet_Attention:ResNet +注意力

标签：   Python

     ResNet_Attention（CBAM，SE） 官方说明： ， 所需环境Ubuntu20.04 GTX 1080Ti Python3.7 PyTorch 1.7.0 CUDA10.2 CuDNN7.0使用方法（带有CIFAR10的trian） 该模型的主干是ResNet。 在我们的培训中，我们使用CIFAR10...

keras-self-attention:处理顺序数据的注意力机制，考虑每个时间戳的上下文

标签：   keras attention-mechanism Python

      以下代码创建了一个注意力层，它遵循第一部分中的方程（ attention_activation是e_{t, t'}的激活函数）： import kerasfrom keras_self_attention import SeqSelfAttentionmodel = keras . models . Sequential ()...

添加attention机制的LSTM时间序列预测（matlab）

标签：   matlab lstm 开发语言 人工智能 rnn

     matlab,代码详细说明，自己出的，完全可运行使用

Text-CRNN+attention架构下的多类别文本信息分类

标签：   文本分类 卷积神经网络 循环神经网络 convolutional recurrent neural network 注意力机制

     为此，以网络层次结合的方式设计了CRNN并引入attention机制，提出一种Text-CRNN+attention模型用于文本分类。首先利用CNN处理局部特征的位置不变性，提取高效局部特征信息；然后在RNN进行序列特征建模时引入...

3D-Attention-Keras:此回购包含常用注意力成像机制的3D实现

标签：   attention-model 3d-attention spatial-attention cbam channel-attention position-attention Python

      class channel_attention ( tf . keras . layers . Layer ): """ channel attention module Contains the implementation of Convolutional Block Attention Module(CBAM) block. As described in ...

基于卷积-双向长短期记忆网络结合SE注意力机制(CNN-BiLSTM-SE Attention)的分类预测Matlab完整程序

标签：   网络 网络 matlab cnn CNN-BiLSTM

     基于卷积-双向长短期记忆网络结合SE注意力机制(CNN-BiLSTM-SE Attention)的分类预测Matlab完整程序 基于卷积神经网路-双向长短期记忆网络结合SE注意力机制的数据分类预测 1.运行环境Matlab2020b及以上； 2.输入12...

GRU-Attention多模型比较.zip

标签：   gru attention lstm

     gpu-attention-mse: 6124.498347838368 gpu-attention-rmse: 78.25917420876844 gpu-attention-r2: 0.2341441452949955 lstm-mse: 131972.16113071027 lstm-rmse: 363.27972848854404 lstm-r2: -15.502845869115102 ...

word2vec/fastText+BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention情感分类

标签：   bilstm textcnn 注意力机制 word2vec fastText

     主要功能：数据清洗、文本特征提取(word2vec / fastText)、建立模型（BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention） 注：资源内包含所有第三方模块的对应版本，百分百可运行，诚信。 博客链接：...

nystrom-attention：Nyströmformer论文中的Nyström自我注意的实现

标签：   artificial-intelligence attention-mechanism Python

     $ pip install nystrom-attention 用法 import torch from nystrom_attention import NystromAttention attn = NystromAttention ( dim = 512 , dim_head = 64 , heads = 8 , num_landmarks = 256 , # number of...

NLP：Attention Is All You Need.pdf

标签：   自然语言处理 cnn transformer 人工智能 nlp

     Attention Is All You Need主要的序列转导模型基于复杂的递归或卷积神经网络，包括编码器和解码器。性能最好的模型还通过注意机制连接编码器和解码器。我们提出了一种新的简单网络结构，即Transformer，它完全基于...

self-attention-cv:专注于计算机视觉的各种自我关注机制的实现。 进行中的资料库

标签：   machine-learning deep-learning machine-learning-algorithms transformers artificial-intelligence transformer attention attention-mechanism self-attention Python

     相关文章程式码范例多头注意力import torchfrom self_attention_cv import MultiHeadSelfAttentionmodel = MultiHeadSelfAttention ( dim = 64 )x = torch . rand ( 16 , 10 , 64 ) # [batch, tokens, dim]mask = ...

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