注意力機(jī)制 文章 進(jìn)入注意力機(jī)制技術(shù)社區(qū)
掌握AI尚方寶劍:注意力機(jī)制
- 1 前言經(jīng)過上一期的范例和解說,您對于相似度的計(jì)算,已經(jīng)建立良好的基礎(chǔ)了。就可以輕易地來理解和掌握注意力(Attention) 機(jī)制。這項(xiàng)機(jī)制在許多大語言模型( 如ChatGPT、Gemma等) 里,都扮演了極為關(guān)鍵性的角色。再看看最近聲勢非常浩大的Sora,其關(guān)鍵技術(shù)——DiT(Diffusion Transformer) 的核心也是注意力機(jī)制。于是,本文就從上一期介紹的相似度(Similarity) 基礎(chǔ),繼續(xù)延伸到注意力機(jī)制。此外,更重要的是:此項(xiàng)機(jī)制也是可以學(xué)習(xí)的(Learnable),于是就來把
- 關(guān)鍵字: 202404 相似度 注意力機(jī)制
基于圖結(jié)構(gòu)的圖像注意力網(wǎng)絡(luò)
- 摘要:雖然現(xiàn)已有許多關(guān)于圖像注意力機(jī)制的研究,但是現(xiàn)有的方法往往忽視了特征圖的全局空間結(jié)構(gòu)和空 間注意力與通道注意力的聯(lián)系。所以本文提出了一種基于整個(gè)空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的注意機(jī)制,將特征圖映射成結(jié)點(diǎn) 與特征的形式,再借助圖卷積網(wǎng)絡(luò)的特性,得以從整個(gè)空間學(xué)習(xí)特征權(quán)重圖。其次空間注意力與通道注意力一 體化結(jié)構(gòu)能夠更有效地學(xué)習(xí)特征權(quán)重。通過多個(gè)實(shí)驗(yàn)測試表明,在圖像分類和人臉識別任務(wù)中,展現(xiàn)了優(yōu)異的 性能和普遍適用性。關(guān)鍵詞:深度學(xué)習(xí);注意力機(jī)制;圖像分類;人臉識別 隨著計(jì)算機(jī)性能的提升,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (co
- 關(guān)鍵字: 202207 深度學(xué)習(xí) 注意力機(jī)制 圖像分類 人臉識別
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注意力機(jī)制介紹
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