文章目录一、自注意力1. 自注意力2. 自注意力简单定义和使用3. 比较CNN、RNN和Self-Attetion3.1 CNN和self-attention3.2 RNN和self-attention二、位置编码1. 绝对位置信息2. 相对位置信息三、小结 一、自注意力 在深度学习中，我们经常使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）对序列进行编码。现在想象一下，有了注意力机制之后，
转载
2024-03-25 13:01:15
163阅读
创建水箱强化学习模型问题描述行动与观测奖励信号终止信号创建环境对象重置函数 本示例说明如何创建一个水箱强化学习Simulink®环境，该环境包含一个RL Agent块来代替用于水箱中水位的控制器。要模拟此环境，必须创建一个智能体并在RL智能体块中指定该智能体。问题描述如果直接在matlab使用open_system('rlwatertank')则会报错 No system or file cal
1。 序言首先，我是看这两篇文章的。但是，他们一个写的很笼统，一个是根据Encoder-Decoder和Query(key,value)。第二个讲的太深奥了，绕来绕去，看了两天才知道他的想法。 这个是讲的很笼统的 这个是讲的太深奥的。本文 的一些基础知识还是基于第二个博客展开。但是我通过两张图可以直接让你明白attention和LSTM在一起的组合。2. Attention+LSTM2.1 A
# 使用 Python 实现注意力机制 CNN LSTM
本文将带你了解如何结合卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制。这个组合广泛应用于处理序列数据，特别是在自然语言处理和图像处理的任务中。下面是实现流程的简要概述。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------
1、TPA理论 注意力机制（Attention mechanism）通常结合神经网络模型用于序列预测，使得模型更加关注历史信息与当前输入信息的相关部分。时序模式注意力机制（Temporal Pattern Attention mechanism, TPA）由 Shun-Yao Shih 等提出（Shih, Shun-Yao, Sun, Fan-
深度学习中的注意力机制（Attention Mechanism）是一种模仿人类视觉和认知系统的方法，它允许神经网络在处理输入数据时集中注意力于相关的部分。通过引入注意力机制，神经网络能够自动地学习并选择性地关注输入中的重要信息，提高模型的性能和泛化能力。卷积神经网络引入的注意力机制主要有以下几种方法:在空间维度上增加注意力机制在通道维度上增加注意力机制在两者的混合维度上增加注意力机制我们将在本系列
RNN2输入2输出 权值时间维度共享 可以双向RNN（相当于增加了从右向左阅读），多层RNN，并且输出尺寸不一定等于输出尺寸，也存在GAP，全连接层等。 先横向传导，后纵向传导 https://zhuanlan.zhihu.com/p/371849556LSTM–long short term memory3输入3输出 功能上类似resnet，利用浅层特征，有效解决梯度爆炸/梯度弥散的问题 为了
概念：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。例如人的视觉在处理一张图片时，会通过快速扫描全局图像，获得需要重点关注的目标区域，也就是注意力焦点。然后对这一区域投入更多的注意力资源，以获得更多所需要关注的目标的细节信息，并抑制其它无用信息，主要用于解决LSTM/RNN模型输入序列较长的时候很难获得最终合理的向量表示问题，做法是保留L
一、摘要 注意力机制可以被用来编码序列数据基于每个元素的重要性分数，已经被广泛用于NLP中的各种任务。本篇论文，作者介绍了各种attention，探索他们之间的联系并且评估其性能。二、介绍 作者通过举了机器翻译的例子介绍为什么要用attention机制。传统的机器翻译方法是encoder-decoder架构的，都是由RNN结构组成。但是RNN有两种严重的缺陷：RNN是健忘的，意味着旧信息在经过
作者：Nir Arbel编译：ronghuaiyang 导读 使用详细的例子来理解RNN中的注意力机制。RNNs已成功地应用于机器翻译、情绪分析、图像字幕、时间序列预测等序列数据的处理。改进的RNN模型，如长短时记忆网络(LSTMs)，使长序列训练克服了梯度消失等问题。然而，即使是更高级的模型也有其局限性，研究人员在处理长数据序列时也很难开发出高质量的模型。例如，在机器翻译中，RNN必须找到由
转载
2024-04-18 10:28:34
335阅读
前言前段时间写了关于RNN，LSTM、BLSTM相关的博客，从结构上对这是那种网络进行了讲解，前两天看了一篇有关注意力机制的论文，很感兴趣，于是今天恶补了一天，在这里写下学习心得，从另外一个方面来介绍上述模型的优点。人类注意力机制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。 其实详细说起来复杂但是如果简单是的说就是一个关键词“选择性”
转载
2023-11-06 18:11:30
469阅读
前言其实，关于注意力机制的文章真的有很多，而且写得相当精彩（毕竟过去这么多年了），这篇博文的主要目的在于以一个不同的角度（理论+代码）阐述注意力机制。浅谈首先这件事还要从序列到序列模型（Seq2seq Model）开始说起，最早的序列到序列模型是一个CNN+LSTM。 简单来说就是把CNN把编码端映射成一个固定向量，然后用LSTM一步步解码。 接着一个自然的想法是使用LSTM[1]，因为LSTM的
转载
2024-03-14 11:10:49
125阅读
BERT、RoBERTa、ALBERT、SpanBERT、DistilBERT、SesameBERT、SemBERT、MobileBERT、TinyBERT和CamemBERT的共同点是什么？答案并不是“ BERT”?。而是“自注意力”?。我们不仅在讨论承载“ BERT” 的架构，更准确地说是基于 Transformer 的架构。基于 Transformer 的架构主要用于对语言理解任务
通过一个偶然的项目实践经历，我接触了计算机视觉方面的相关知识，但是最开始我更多的是学习OpenCV相关的课程，在一个偶然的机会我了解到最近火爆全网的机器学习算法——Transfromer注意力机制算法，接下来我们就来看看他在图像处理方面究竟火在哪里：定义：
转载
2023-12-17 10:32:43
64阅读
摘要：ResNest主要贡献是设计了一个Split-Attention模块，可以实现跨通道注意力。通过以ResNet样式堆叠Split-Attention块，获得了一个ResNet的变体。ResNest网络保留了完整的ResNet结构，可以直接用下游任务，而不会引起额外的计算成本。ResNest在分类、FasterRCNN、DeeplabV3上都有提升。动机：著名的ResNet是针对图像分类设计的
转载
2024-03-11 16:20:12
626阅读
如果说 2019 年机器学习领域什么方向最火，那么必然有图神经网络的一席之地。其实早在很多年前，图神经网络就以图嵌入、图表示学习、网络嵌入等别名呈现出来，其实所有的这些方法本质上都是作用在图上的机器学习。本文将根据近两年的综述对图网络方法做一个总结，为初入图世界的读者提供一个总体的概览。
机器之心原创，作者：朱梓豪，编辑：Qing Lin。本文作者朱梓豪为中科院信工所在读
论文: Attention-based LSTM for Aspect-level Sentiment Classification作者: Yequan Wang and Minlie Huang一、摘要Aspect-level的情感分类是情感分析中的一项细粒度任务。由于它提供了更完整，更深入的结果，因此近年来，aspect-level情感分析受到了很多关注。在本文中，我们揭示了句子的情感不仅由内
注意力机制一、注意力机制是什么二、注意力机制的原理是什么三、注意力机制的分类1、点积注意力2、加性注意力3、自注意力 一、注意力机制是什么注意力机制（Attention Mechanism）是一种在计算机科学和机器学习中常用的技术，可以使模型在处理序列数据时更加准确和有效。在传统的神经网络中，每个神经元的输出只依赖于前一层的所有神经元的输出，而在注意力机制中，每个神经元的输出不仅仅取决于前一层的
转载
2023-11-03 11:11:45
139阅读
文章结构1. 为什么需要Attention2. Attention的基本原理3.自注意力机制（Self-Attention）4.总结 1. 为什么需要Attention在了解Attention之前，首先应该了解为什么我们需要注意力机制。我们以传统的机器翻译为例子来说明为什么我们需要Attention。传统的机器翻译，也称机器翻译(Neural machine translation)，它是由en
/1 SE-Net《Squeeze-and-Excitation Networks》Jie Hu, Li Shen, and Gang Sun. Squeeze-and-excitation networks. In IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recog., pages 7132–7141, 2018代码 htt
转载
2024-01-28 05:33:15
94阅读
