【视频笔记】解密RWKV线性注意力的进化过程

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向量版 Self-attention

手动实现，可以看出时间复杂度 $O(n^2)$
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调用库函数

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AFT 的线性Attention

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RWKV的线性Attention

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权重衰减
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权重迭代记录
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机器学习的注意力机制学习笔记（三）

自注意力机制（Self-Attention）是一种用于建模序列数据的注意力机制，最常用于自然语言处理领域中的序列建模任务，如机器翻译和语言生成。自注意力机制的核心思想是，通过计算序列中各个位置之间的注意力权重，来动态地为每个位置

2024年02月12日
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论文笔记：详解图注意力网络（GAT）

图神经网络的任务可以分为直推式(Transductive)学习与归纳(Inductive)学习： Inductive learning，翻译成中文可以叫做 “归纳式学习”，就是从已有数据中归纳出模式来，应用于新的数据和任务。在图学习的训练过程中，看不到没有标注的节点，训练时只需要图的局部，不必一次

2024年02月02日
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机器学习笔记 - 什么是图注意力网络？

顾名思义，图注意力网络是图神经网络和注意力层的组合。要理解图注意力网络，我们首先需要了解什么是注意力层和图神经网络。首先，我们将看一下对图神经网络和注意力层的基本理解，然后我们将重点介绍两者的结合。让我们看一下图神经网络。

2023年04月09日
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学习笔记1——常用的注意力机制（即插即用）

在目标检测网络里加注意力机制已经是很常见的了，顾名思义，注意力机制是指在全局图像中获得重点关注的目标，常用的注意力机制有SE、CA、ECA、CBAM、GAM、NAM等。 1、SE模块论文：https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf 参考：CV领域常用的注意力机制模块（SE、CBAM）_学学没完的博客

2024年02月06日
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计算机视觉注意力机制小盘一波（学习笔记）

将注意力的阶段大改分成了4个阶段 1.将深度神经网络与注意力机制相结合，代表性方法为RAM ⒉.明确预测判别性输入特征，代表性方法为STN 3.隐性且自适应地预测潜在的关键特征，代表方法为SENet 4.自注意力机制在深度神经网络中，每个卷积层通常包含多个通道，每个通道对

2024年02月08日
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【论文阅读 09】融合门控自注意力机制的生成对抗网络视频异常检测

2021年中国图象图形学报背景：视频异常行为检测是智能监控技术的研究重点，广泛应用于社会安防领域。当前的挑战之一是如何提高异常检测的准确性，这需要有效地建模视频数据的空间维度和时间维度信息。生成对抗网络（GANs）因其结构优势而被广泛应用于视

2024年02月03日
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论文笔记：基于并行注意力 UNet的裂缝检测方法

论文：基于并行注意力 UNet的裂缝检测方法（Parallel Attention Based UNet for Crack Detection）；发表：2021年发表在《计算机研究与发展》上。问题：裂缝图像中存在噪声、光线、阴影等因素干扰；解决方法：比较流行的解决方案是嵌入注意力机制以抑制各种干扰；缺点：现有的注

2023年04月23日
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深度学习CV方向学习笔记5 —— 通道注意力机制

目录 1 问题：MobileNet 中的注意力机制 2 SE 通道注意力机制 2.1 SE 通道注意力机制的定义与作用 2.2 SE过程： Squeeze + Excitation + Scale 3 其他通道注意力机制 4 参考链接问题描述： MobileNet 中使用了通道注意力机制，是如何实现的？CNN中还有哪些 Attention? 2.1 SE 通道注意力机制的定义

2024年02月08日
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YoloV8改进策略：Agent Attention|Softmax与线性注意力的融合研究|有效涨点|代码注释与改进|全网首发（唯一）

涨点效果：在我自己的数据集上，mAP50 由0.986涨到了0.991，mAP50-95由0.737涨到0.753，涨点明显！本文提出了一种新型的注意力机制——Agent Attention，旨在平衡计算效率和表示能力。该机制在传统的注意力模块中引入了额外的agent tokens A，这些agent tokens首先为query tokens Q聚合信息，

2024年01月18日
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NLP 学习笔记十-simple RNN+attention（注意力机制）

感兴趣的伙伴，看这个笔记，最好从头开始看哈，而且我的笔记，其实不面向零基础，最好有过一些实践经历的来看最好。紧接上一回，我们谈到seq2seq模型解决用于机器翻译的问题。其中seq其实是采用lstm作为自己的基础记忆网络实现的，当然也可以用RNN实现实现seq2seq模型。

2024年02月09日
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