注意力机制入门
重点 attention mechanism可以和很多现有模型结合,插入两层之间:attention model接手前一层的输出,以及一个上下文参数(这个上下文是注意力机制的关键),经过注意力模型,从前一层的输出中筛选出和上下文相关的一部分(没必要直接删减,可以采用加权平均的方式筛选)作为注意力模型的输出,这个输出作为下一层的输入,从而让下一层关注于局部信息,下图是一个示意图 image capt
相关文章
- 1. 注意力机制（通道注意机制、空间注意力机制、CBAM、SELayer）
- 2. 注意力机制
- 3. 注意力机制----transformer中注意力机制
- 4. 注意力机制----seq2seq中的注意力机制
- 5. 注意力机制详解
- 6. 注意力机制（Attention Mechanism）
- 7. 《论文》：注意力机制
- 8. 注意力机制学习
- 9. 注意力机制集锦
- 10. seq2seq及注意力机制
- 更多相关文章...
- • XML 注意事项 - XML 教程
- • SQLite 注入 - SQLite教程
- • 漫谈MySQL的锁机制
- • YAML 入门教程
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 注意力机制（通道注意机制、空间注意力机制、CBAM、SELayer）
- 2. 注意力机制
- 3. 注意力机制----transformer中注意力机制
- 4. 注意力机制----seq2seq中的注意力机制
- 5. 注意力机制详解
- 6. 注意力机制（Attention Mechanism）
- 7. 《论文》：注意力机制
- 8. 注意力机制学习
- 9. 注意力机制集锦
- 10. seq2seq及注意力机制