最近想要系统的学习和总结各种注意力机制，首先简单的看了一下相关的资料，发现其主要应用于自然语言处理领域和图像处理领域。...主要包括： 注意力.jpg 注意力机制源于对生物认知的研究。...---- 注意力机制的实现主要分为软注意力(soft attention)和硬注意力(hard attention)。...通常像是硬注意力，选取概率最高的特征向量这一操作是不可微的，很难在神经网络中通过训练来得到，主要采用强化学习的方法去学习。因此当前在神经网络中，最为主要的注意力机制都是基于软注意力。...用于机器翻译的注意力 在自然语言处理领域，注意力机制主要应用于机器翻译模型中，如图2所示。
本文旨在对深度学习注意力机制的内容进行高层次的解释，并且详细说明计算注意力的一些技术步骤。如果您需要更多的技术细节，请参考英文，特别是Cho等人最近的综述[3]。...神经科学和计算神经科学[1,2]已经广泛研究了涉及注意力的神经过程[1,2]。特别是视觉注意力机制：许多动物关注其视觉输入的特定部分以计算适当的反应。...这正是注意机制有用的地方。 利用注意力机制，图像首先被分成n个部分，并且我们使用每个部分h_1，...，h_n的卷积神经网络（CNN）表示来计算。...当RNN生成新单词时，注意力机制关注于图像的相关部分，因此解码器仅使用图像的特定部分。 在下图（上排）中，我们可以看到标题的每个单词用于生成图像的哪个部分（白色）。 ? ?...注意力机制的细致解释：注意力模型是一种采用n个参数y_1，...，y_n（在前面的例子中，y_i将是h_i）和上下文c的方法。它返回一个矢量z，它应该是y_i的“摘要”，侧重于与上下文c相关的信息。
2015 NIPS（NeurIPS，神经信息处理系统大会，人工智能领域的 A 类会议）论文
注意力机制正是借鉴了这一生物学灵感，使得机器学习模型能够动态地分配其“注意力”资源，针对不同的输入部分赋予不同的重视程度，从而在纷繁复杂的数据中捕捉到最相关的特征。...注意力机制介绍 我们观察事物时，之所以能够快速判断一种事物(当然允许判断是错误的), 是因为我们大脑能够很快把注意力放在事物最具有辨识度的部分从而作出判断，而并非是从头到尾的观察一遍事物后，才能有判断结果...正是基于这样的理论，就产生了注意力机制。...使用自注意力计算规则的注意力机制称为自注意力机制，NLP领域中, 当前的注意力机制大多数应用于seq2seq架构, 即编码器和解码器模型。 ...注意力机制实现步骤 第一步: 根据注意力计算规则, 对Q，K，V进行相应的计算.
这也是注意⼒机制的由来。 仍然以循环神经⽹络为例，注意⼒机制通过对编码器所有时间步的隐藏状态做加权平均来得到背景变量。...Attention本质 3.1 机器翻译说明Attention 本节先以机器翻译作为例子讲解最常见的Soft Attention模型的基本原理，之后抛离Encoder-Decoder框架抽象出了注意力机制的本质思想...3.2 注意力分配概率计算 这里还有一个问题：生成目标句子某个单词，比如“汤姆”的时候，如何知道Attention模型所需要的输入句子单词注意力分配概率分布值呢？...如果把Attention机制从上文讲述例子中的Encoder-Decoder框架中剥离，并进一步做抽象，可以更容易看懂Attention机制的本质思想。 ?...Target=Source这种特殊情况下的注意力计算机制。
【Happy导语】该文是字节跳动AI实验室提出了一种注意力机制模块，性能优于SE、GE等常见注意力机制。也许该文并非首次将平方操作引入CNN中，不过它应该是首次将其做成一个模块并用于提升模型的性能。
注意力机制 什么是注意力机制 注意力机制就是对输入权重分配的关注，最开始使用到注意力机制是在编码器-解码器(encoder-decoder)中, 注意力机制通过对编码器所有时间步的隐藏状态做加权平均来得到下一层的输入变量...这里我们可以从两个视角来看： 从工程学上理解 从工程学上简单理解，我们可以把注意力机制理解成从数据库(内存槽)Q中通过键K和值V得到输出O，由于V是输入，所以可以理解注意力机制的核心就是如何构建数据库Q...从算法上理解 从算法上来理解，我们可以把注意力机制和池化做类比，即将卷积神经网络中的池化看成一种特殊的平均加权的注意力机制，或者说注意力机制是一种具有对输入分配偏好的通用池化方法(含参数的池化方法)。...由于这种注意力机制由Bahdanau在seq2seq中正式提出，也叫循环注意力机制，更加$\sigma$函数即其参数不同我们可以把注意力机制分成多种形式。 最基础形态的注意力机制 ?...使用Transformer Block来实现注意力机制 采用多头自注意力，可以并行运算 ? ?
这正是注意力机制解决的目标问题。“注意力机制是一种尝试行为，旨在有选择性地聚焦某些相关的事物，同时忽略深度神经网络中的其他事物。”⁷ 从一般意义上说，注意力机制是对编码-解码器结构的改进。...其中最著名的三个版本是Vaswani ³注意力机制，Bahdanau ²注意力机制和Luong ¹¹注意力机制。在本文中，将重点关注Vaswani注意力机制和Bahdanau注意力机制。...注意力矩阵公式 Bahdanau注意力机制 Bahdanau注意力机制又可称为加性注意力机制。...Bahdanau注意力机制和Vaswani注意力机制之间的主要区别是：Bahdanau注意力机制使用了一种加法策略，而Vaswani注意力机制使用的是一种乘法策略，二者的实现方式采用了各自不同的缩放因子...文中的代码对“注意力机制文章⁹”中的第三方实现代码进行了修改和优化。与“注意力机制文章⁹”不同，这里利用注意力机制来设计一个系统，将给定的英语句子翻译成法语。
借鉴人类视觉系统的这一特点，科研人员提出了注意力机制的思想。对于事物来说特征的重要性是不同的，反映在卷积网络中即每张特征图的重要性是具有差异性的。...注意力机制的核心思想是通过一定手段获取到每张特征图重要性的差异，将神经网络的计算资源更多地投入更重要的任务当中，并利用任务结果反向指导特征图的权重更新，从而高效快速地完成相应任务。...故本项目将通过搭建 BiLSTM 的注意力机制模型来实现对时间数据的格式转换，实现的最终结果如下： 注意力机制介绍 注意力机制最初在2014年作为RNN中编码器-解码器框架的一部分来编码长的输入语句，...事实上，因为上下文在输入时已知，一个模型完全可以在解码的过程中利用上下文的全部信息，而不仅仅是最后一个状态的信息，这就是注意力机制的基础思想。...1.1 基本方法介绍 当前注意力机制的主流方法是将特征图中的潜在注意力信息进行深度挖掘，最常见的是通过各种手段获取各个特征图通道间的通道注意力信息与特征图内部像素点之间的空间注意力信息，获取的方法也包括但不仅限于卷积操作
作者： 夏敏 编辑： 龚赛 前 言 注意力机制和人类的视觉注意力很相似，人类的注意力是人类视觉所特有的大脑信号处理机制。...人类通过快速扫描全局图像，获得需要重点关注的目标区域，得到注意力焦点，而后对这一区域投入更多注意力，以获取更多所需要关注目标的细节信息，从而抑制其他无用信息。...这是人类利用有限的注意力资源从大量信息中快速筛选出高价值信息的手段，是人类在长期进化中形成的一种生存机制，极大地提高了视觉信息处理的效率与准确性。...深度学习中的注意力机制从本质上讲和人类的选择性视觉注意力机制类似，目的也是从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息。...01 channel-wise attention 本文从SCA-CNN中提到的channel-wise的角度来理解注意力机制,paper地址：SCA-CNN，首先我们从几个问题出发来理解． 02 为什么要引入
self attention是提出Transformer的论文《Attention is all you need》中提出的一种新的注意力机制，这篇博文仅聚焦于self attention，不谈transformer...的其他机制。...广义注意力机制 在谈论self attention之前我们首先认识一下以KQV模型来解释的Attention机制。 假定输入为Q(Query), Memory中以键值对(K,V)形式存储上下文。...那么注意力机制其实是Query到一系列键值对(Key, Value)上的映射函数。 ?...参考文献 注意力机制(Attention Mechanism) - NLP算法面试 Attention and Self-Attention Attention机制详解（二）——Self-Attention
1.什么是Attention机制？...注意力模型应该与具体的目的(或者任务)相结合。）...Hard Attention会在生成注意力权重后筛选掉一部分不符合条件的注意力，让它的注意力权值为0，即可以理解为不再注意这些不符合条件的部分。...”的，所以可以把它看作是注意力不集中的分心模型。...为什么说它注意力不集中呢？
注意力机制的掩码允许我们发送不同长度的批次数据一次性的发送到transformer中。...在代码中是通过将所有序列填充到相同的长度，然后使用“attention_mask”张量来识别哪些令牌是填充的来做到这一点，本文将详细介绍这个掩码的原理和机制。...这就是注意力掩码的一个应用。注意力掩码告诉模型哪些令牌是填充的，在填充令牌的位置放置0，在实际令牌的位置放置1。现在我们理解了这一点，让我们逐行查看代码。...这时因为，在计算注意力权重时，需要进行Softmax的计算： Softmax函数的性质：注意力机制通常使用Softmax函数将注意力分数转化为注意力权重，Softmax函数对输入值进行指数运算，然后进行归一化...因此，将掩码设置为负无穷可以确保在Softmax函数计算时，对应位置的注意力权重趋近于零。 排除无效位置的影响：通过将无效位置的注意力权重设置为负无穷，可以有效地将这些位置的权重压低。
自注意力机制(Self-attention) 背景 最近，学了好多东西，今天看了一下李飞飞老师讲解的自注意力机制，因此在这记录一下，以供日后复习，同时自己学习消化知识也好。...对于中间那一块深色的模块，就是自注意力机制的核心。...在注意力机制中，首先需要计算注意力得分，比如：在进行计算第一元素时，需要考虑其他三个元素的情况，在计算第一个元素时，分别考虑其他每个元素的权重，给每个元素打分，重要性越大则分数越高。...在上图中可以得到，自注意力机制在计算第一个元素时流程为： 首先，给输入向量每个元素，分别乘以两个举证Wq和Wk，从而计算出q1和ki。 然后，将q1和ki分别相乘，得到每个元素的分数。...在上图中，结合计算注意力得分的图，可以看出，在得出注意力分数之后，在将分数和vi进行相乘之后，再进行加权求和，即可得到b1。用同样的分数可以的b2,b3,b4。
来源 ： 机器之心， 禁止二次转载 注意力机制模仿了生物观察行为的内部过程，即一种将内部经验和外部感觉对齐从而增加部分区域的观察精细度的机制。...注意力机制可以快速提取稀疏数据的重要特征，因而被广泛用于自然语言处理任务，特别是机器翻译。而自注意力机制是注意力机制的改进，其减少了对外部信息的依赖，更擅长捕捉数据或特征的内部相关性。...所以，我们需要在这两个极端之间找到一种折衷的方式，这就是所谓的注意力机制。 自注意力机制 上文提到的通用形式可以被重新改写为下面更加灵活的形式： ?...自注意力机制的实现 自注意力机制在论文「A structured Self-Attentive Sentence Embedding」中被首次提出，此文作者将自注意力机制应用于双向 LSTM 的隐层，模型结构如下图所示...用 Gluon 实现 自注意力机制 在具体实现部分，我们假设网络结构十分简单，有两个相连的全连接层用于关系提取，有一个全连接层用于注意力机制。紧跟着是两个相连的全连接层用于分类。
本文以机器翻译为例，深入浅出地介绍了深度学习中注意力机制的原理及关键计算机制，同时也抽象出其本质思想，并介绍了注意力模型在图像及语音等领域的典型应用场景。...人类的视觉注意力 从注意力模型的命名方式看，很明显其借鉴了人类的注意力机制，因此，我们首先简单介绍人类视觉的选择性注意力机制。...图1 人类的视觉注意力 视觉注意力机制是人类视觉所特有的大脑信号处理机制。...这是人类利用有限的注意力资源从大量信息中快速筛选出高价值信息的手段，是人类在长期进化中形成的一种生存机制，人类视觉注意力机制极大地提高了视觉信息处理的效率与准确性。...深度学习中的注意力机制从本质上讲和人类的选择性视觉注意力机制类似，核心目标也是从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息。
本文将与您探讨注意力机制的可解释性问题。...一、注意力机制(Attention Mechanism) 1.1 背景 Attention机制目前是自然语言处理领域最常采用的方法之一，因其能在一系列任务上对模型性能产生显著的提升，尤其是基于循环神经网络结构的...因此，进一步去挖掘这一机制内在的原理，解释其有效的原因并提供证明是一个很有价值的研究方向。...的值也依然十分接近0”，进而初步认为Attention机制有和直觉相悖的现象。...，也就是说,可能是上下文相关的编码器导致了Attention机制难以解释，但是作者并未对此进行深入研究。
3.1什么是注意力机制 注意力机制是注意力计算规则能够应用的深度学习网络的载体, 同时包括一些必要的全连接层以及相关张量处理, 使其与应用网络融为一体....使用自注意力计算规则的注意力机制称为自注意力机制....说明: NLP领域中, 当前的注意力机制大多数应用于seq2seq架构, 即编码器和解码器模型. 3.2注意力机制的作用 在解码器端的注意力机制: 能够根据模型目标有效的聚焦编码器的输出结果, 当其作为解码器的输入时提升效果...它的输出有两个, query的注意力表示以及注意力张量. 4.多头注意力机制 （了解） 4.1多头注意里机制的概念 从多头注意力的结构图中，貌似这个所谓的多个头就是指多组线性变换层，其实并不是，我只有使用了一组线性变化层...这就是所谓的多头，将每个头的获得的输入送到注意力机制中, 就形成多头注意力机制. 4.2多头注意力机制的结构及作用 这种结构设计能让每个注意力机制去优化每个词汇的不同特征部分，从而均衡同一种注意力机制可能产生的偏差
摘要：SKAttention注意力助力YOLOv5，即插即用，性能优于SENet1....Split就是一个multi-branch的操作，用不同的卷积核进行卷积得到不同的特征；Fuse部分就是用SE的结构获取通道注意力的矩阵(N个卷积核就可以得到N个注意力矩阵，这步操作对所有的特征参数共享
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