...及 Recsys 会议被接收的论文早已公示，本文对这些会议中 Attention Model 相关的 10 篇论文进行了整理，主要包括 Attention Model 的变型与应用。其中文中部分内容不是原创，有争议的请联系我。2. 写作动机Attention Model 在 Image Caption、Ma...
最近两年，注意力模型（Attention Model）被广泛使用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中，是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。本文以机器翻译为例，深入浅出地介绍了...
神经网络的注意机制（Attention Mechanisms）已经引起了广泛关注。在这篇文章中，我将尝试找到不同机制的共同点和用例，讲解两种soft visual attention的原理和实现。什么是attention？通俗地说，神经网络注意机制是具备能专注于其输...
介绍 Attention模型形象的比喻就是图像对焦。 上图是Encoder-Decoder模型，Decoder中每个单词生成过程如下： 其中C是语义编码C，f是Decoder的非线性变换函数。由此，我们可以看出生成目标句子的每个单词都使用同一个语...
...注意力生成对抗网络（SAGAN），将自注意力机制（self-attention mechanism）引入到卷积GAN中，作为卷积的补充，取得了最优的结果。摘要在这篇论文中，我们提出自注意力生成对抗网络（ Self-Attention Generative Adversarial Network ，SAGAN）...
...文： Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention.（https://arxiv.org/abs/1502.03044）本教程中的代码使用到了 tf.keras （https://www.tensorflow.org/guide/keras） 和 eager execution （...
...红色框内部分，每个循环单元又分为4个小部分：multi-head attention, add&norm, feedForward, add&norm；二.Encoder 1.Multi-head attention （1）由三个输入，分别为V，K，Q，此处V=K=Q=matEnc（后面会经过变化变的不一样）（2）首先分别对V，K，Q三者...
...习或其它领域比较热门的方法，比如Multi-Model、Reasoning、Attention and Memory等，很有可能是未来NLP研究的热点，我们将着重关注。Word Embedding在Word2vec被Mikolov提出之后，由于它能把一个词表示成一个向量（可以理解为类似隐语义的东...
...会将(8,8,2048)转为(64,2048) # 维度一定要一致 feature_shape=2048 attention_features_shape=64 # 加载保存的之前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大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
