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填充遮挡（Padding Masking）：
未来遮挡（Future Masking）：
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-726031.html
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本文将将介绍注意力的概念从何而来，它是如何工作的以及它的简单的实现。 在整个注意力过程中，模型会学习了三个权重:查询、键和值。查询、键和值的思想来源于信息检索系统。所以我们先理解数据库查询的思想。 假设有一个数据库，里面有所有一些作家和他们的书籍
在中文自然语言处理（NLP）中的命名实体识别（NER）任务中，加入注意力（attention）机制可以极大地提升模型的性能。注意力机制可以帮助模型更好地捕捉序列中的关键信息和上下文依赖关系，从而提高对命名实体的识别准确度。下面是一些关于注意力机制的具体作用和不同
上节回顾 在Transformer之前的RNN，其实已经用到了注意力机制。Seq2Seq。 对于Original RNN，每个RNN的输入，都是对应一个输出。对于original RNN，他的输入和输出必须是一样的。 在处理不是一对一的问题时，提出了RNN Seq2Seq。也就是在前面先输入整体，然后再依次把对应的输出出来
CA（Coordinate attention for efficient mobile network design）发表在CVPR2021，帮助轻量级网络涨点、即插即用。 CA注意力机制的优势： 1、不仅考虑了通道信息，还考虑了方向相关的位置信息。 2、足够的灵活和轻量，能够简单的插入到轻量级网络的核心模块中。 提出不足 1、SE注意力中只
注意力机制是指我们将视觉注意力集中在图像的不同区域，或者将注意力集中在一句话中的某个词语，以下图为例： 人眼的视觉注意力允许我们以“高分辨率”关注某个特定区域（例如黄色框内的耳朵）同时以“低分辨率”处理周围的环境信息（例如下雪的背景），接下来我
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链接： Selective Kernel Networks 由于不同大小的感受野对于不同尺度的目标有不同的效果，论文目的是使得网络可以自动地利用对分类有效的感受野捕捉到的信息。为了解决这个问题，作者提出了一种新的深度结构在CNN中对卷积核的动态选择机制，该机制允许每个神经元根据输入
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注意力机制一直是一个比较热的话题，其实在很早之前就提出了，我们在学习图像分类时在SENet就见到过（直通车：经典神经网络论文超详细解读（七）——SENet（注意力机制）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现））自从谷歌发表了《Attention Is All You Need》这篇论文后，注意力
Attention（来自2017年google发表的[1706.03762] Attention Is All You Need (arxiv.org) ），顾名思义是注意力机制，字面意思就是你所关注的东西，比如我们看到一个非常非常的故事的时候，但是其实我们一般能用5W2H就能很好的归纳这个故事，所以我们在复述或者归纳一段文字的时候，我们
