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掌握AI尚方寶劍：注意力機(jī)制

1 前言經(jīng)過(guò)上一期的范例和解說(shuō)，您對(duì)于相似度的計(jì)算，已經(jīng)建立良好的基礎(chǔ)了。就可以輕易地來(lái)理解和掌握注意力(Attention) 機(jī)制。這項(xiàng)機(jī)制在許多大語(yǔ)言模型( 如ChatGPT、Gemma等) 里，都扮演了極為關(guān)鍵性的角色。再看看最近聲勢(shì)非常浩大的Sora，其關(guān)鍵技術(shù)——DiT(Diffusion Transformer) 的核心也是注意力機(jī)制。于是，本文就從上一期介紹的相似度(Similarity) 基礎(chǔ)，繼續(xù)延伸到注意力機(jī)制。此外，更重要的是：此項(xiàng)機(jī)制也是可以學(xué)習(xí)的(Learnable)，于是就來(lái)把
關(guān)鍵字： 202404 相似度注意力機(jī)制

摘要：雖然現(xiàn)已有許多關(guān)于圖像注意力機(jī)制的研究，但是現(xiàn)有的方法往往忽視了特征圖的全局空間結(jié)構(gòu)和空間注意力與通道注意力的聯(lián)系。所以本文提出了一種基于整個(gè)空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的注意機(jī)制，將特征圖映射成結(jié)點(diǎn) 與特征的形式，再借助圖卷積網(wǎng)絡(luò)的特性，得以從整個(gè)空間學(xué)習(xí)特征權(quán)重圖。其次空間注意力與通道注意力一體化結(jié)構(gòu)能夠更有效地學(xué)習(xí)特征權(quán)重。通過(guò)多個(gè)實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明，在圖像分類和人臉識(shí)別任務(wù)中，展現(xiàn)了優(yōu)異的性能和普遍適用性。關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；注意力機(jī)制；圖像分類；人臉識(shí)別隨著計(jì)算機(jī)性能的提升，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (co
關(guān)鍵字： 202207 深度學(xué)習(xí) 注意力機(jī)制圖像分類人臉識(shí)別

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