AttentionSEARCH AGGREGATION
...及 Recsys 會(huì)議被接收的論文早已公示，本文對(duì)這些會(huì)議中 Attention Model 相關(guān)的 10 篇論文進(jìn)行了整理，主要包括 Attention Model 的變型與應(yīng)用。其中文中部分內(nèi)容不是原創(chuàng)，有爭(zhēng)議的請(qǐng)聯(lián)系我。2. 寫作動(dòng)機(jī)Attention Model 在 Image Caption、Ma...
最近兩年，注意力模型（Attention Model）被廣泛使用在自然語言處理、圖像識(shí)別及語音識(shí)別等各種不同類型的深度學(xué)習(xí)任務(wù)中，是深度學(xué)習(xí)技術(shù)中最值得關(guān)注與深入了解的核心技術(shù)之一。本文以機(jī)器翻譯為例，深入淺出地介紹了...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的注意機(jī)制（Attention Mechanisms）已經(jīng)引起了廣泛關(guān)注。在這篇文章中，我將嘗試找到不同機(jī)制的共同點(diǎn)和用例，講解兩種soft visual attention的原理和實(shí)現(xiàn)。什么是attention？通俗地說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意機(jī)制是具備能專注于其輸...
介紹 Attention模型形象的比喻就是圖像對(duì)焦。 上圖是Encoder-Decoder模型，Decoder中每個(gè)單詞生成過程如下： 其中C是語義編碼C，f是Decoder的非線性變換函數(shù)。由此，我們可以看出生成目標(biāo)句子的每個(gè)單詞都使用同一個(gè)語...
...注意力生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（SAGAN），將自注意力機(jī)制（self-attention mechanism）引入到卷積GAN中，作為卷積的補(bǔ)充，取得了最優(yōu)的結(jié)果。摘要在這篇論文中，我們提出自注意力生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（ Self-Attention Generative Adversarial Network ，SAGAN）...
...文： Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention.（https://arxiv.org/abs/1502.03044）本教程中的代碼使用到了 ?tf.keras （https://www.tensorflow.org/guide/keras） 和 ?eager execution （...
...紅色框內(nèi)部分，每個(gè)循環(huán)單元又分為4個(gè)小部分：multi-head attention, add&norm, feedForward, add&norm；二.Encoder 1.Multi-head attention （1）由三個(gè)輸入，分別為V，K，Q，此處V=K=Q=matEnc（后面會(huì)經(jīng)過變化變的不一樣）（2）首先分別對(duì)V，K，Q三者...
...習(xí)或其它領(lǐng)域比較熱門的方法，比如Multi-Model、Reasoning、Attention and Memory等，很有可能是未來NLP研究的熱點(diǎn)，我們將著重關(guān)注。Word Embedding在Word2vec被Mikolov提出之后，由于它能把一個(gè)詞表示成一個(gè)向量（可以理解為類似隱語義的東...
...會(huì)將(8,8,2048)轉(zhuǎn)為(64,2048) # 維度一定要一致 feature_shape=2048 attention_features_shape=64 # 加載保存的之前feature文件 def map_func(img_name,cap): img_tensor=np.load(img_name.decode(utf-8)+.npy) return img_t...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
