Advertisement

基于 PyTorch 的注意力机制实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目采用PyTorch框架实现了一系列先进的注意力机制模型，旨在提升深度学习模型在序列数据处理中的性能与效率。 import math import torch import torch.nn as nn import os def file_name_walk(file_dir): for root, dirs, files in os.walk(file_dir): print(root) # 当前目录路径 print(dirs) # 当前路径下所有子目录 print(files) # 当前路径下所有非目录子文件 file_name_walk(/home/kesci/input)

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于 PyTorch 的注意力机制实现
    优质
    本项目采用PyTorch框架实现了一系列先进的注意力机制模型，旨在提升深度学习模型在序列数据处理中的性能与效率。 import math import torch import torch.nn as nn import os def file_name_walk(file_dir): for root, dirs, files in os.walk(file_dir): print(root) # 当前目录路径 print(dirs) # 当前路径下所有子目录 print(files) # 当前路径下所有非目录子文件 file_name_walk(/home/kesci/input)
     
  • PyTorch中的注意力机制实践
    优质
    本篇文章深入探讨了在深度学习框架PyTorch中实现注意力机制的方法和技巧，结合实际案例进行详细解析。 **分享周知瑞@研发中心** 日期：2018年6月20日 主题：深度学习中的直觉 在深度学习领域，3x1 和 1x3 卷积层可以作为 3x3 卷积层的替代方案。LSTM（长短时记忆网络）中门的设计是基于人类视觉注意力机制的概念来生成对抗网络和实现Attention功能。 人的视觉感知通常是根据需求关注特定的部分而非一次看完整个场景，而且人在面对相似场景多次出现自己感兴趣的信息时会学习将注意力集中在这些部分上。因此，Attention机制的核心在于对有用信息的聚焦，并通过加权的方式实现这一点。值得注意的是，在处理同一张图片的不同任务时，人的注意力分配也会有所不同。 基于上述直觉，Attention可以应用于以下方面： - 学习权重分布：既可以保留所有分量并进行软性加权（soft attention），也可以采用某种采样策略选取部分分量（hard att）。
     
  • 不同注意力机制的PyTorch实现及论文.zip
    优质
    本资源包包含多种注意力机制在PyTorch框架下的实现代码，并附有相关研究论文，旨在帮助开发者和研究人员深入理解并应用这些技术。 各种注意力机制的PyTorch实现以及相关论文.zip 这是我自己大二期间完成的一份基于Python的课程设计项目，主要内容是关于不同类型的注意力机制在PyTorch中的实现方法及相关研究论文的总结。
     
  • PyTorch学习中的注意力机制
    优质
    本文介绍了在使用PyTorch进行深度学习时，如何理解和实现注意力机制，并探讨其应用。 Attention 是一种通用的带权池化方法，其输入由两部分构成：询问（query）和键值对（key-value pairs）。不同的 Attention 层之间的区别在于 score 函数的选择。两种常用的注意层是 Dot-product Attention 和 Multilayer Perceptron Attention。点积注意力的实现如下： ```python class DotProductAttention(nn.Module): def __init__(self, dropout, **kwargs): super(DotProductAttention, self).__init__() ``` 这段描述介绍了 Attention 机制的基本概念以及两种常见的实现方式，并给出了其中一种（Dot-product Attention）的具体代码示例。
     
  • TabTransformer-Pytorch: 在PyTorch中实现表格数据的注意力机制网络
    优质
    TabTransformer-Pytorch是一款基于PyTorch框架开发的代码库，专注于构建用于处理表格数据的注意力机制模型。该工具集成了先进的机器学习技术，使研究人员和开发者能够便捷地应用自注意力架构于结构化数据上，推动了诸如分类、回归等任务中的性能提升。 标签转换器在 PyTorch 中实现的表格数据注意力网络与 GBDT 的性能相近。安装方法为：`pip install tab-transformer-pytorch`。用法如下： ```python import torch from tab_transformer_pytorch import TabTransformer cont_mean_std = torch.randn(10, 2) model = TabTransformer(categories=(10, 5, 6, 5, 8), num_continuous=10) ``` 其中，`categories` 是一个元组，包含每个类别中唯一值的数量；`num_continuous` 表示连续特征的数量。
     
  • TimeSformer-pytorch：基于注意力机制的纯视频分类解决方案实现
    优质
    简介：TimeSFormer-pytorch是采用Transformer架构和自注意力机制的先进视频理解项目，专为高效视频分类设计，提供了一种全新的处理连续视频帧的方法。此方案在PyTorch框架下实现了卓越性能，在多项标准数据集上取得了优异成果。 TimeSformer-Pytorch 是一种基于注意力机制的简洁解决方案，在视频分类任务上达到了最先进的性能。该存储库仅包含最佳变体“时空分散注意力”，即在时间轴上的空间维度进行注意操作。 安装方法如下： ``` pip install timesformer-pytorch ``` 使用示例代码为： ```python import torch from timesformer_pytorch import TimeSformer model = TimeSformer( dim=512, image_size=224, patch_size=16, num_frames=8, num_classes=10, depth=12, heads=8, dim_head=64 ) ```
     
  • Pytorch实现的深度学习中GAM注意力机制版本
    优质
    本项目采用PyTorch框架实现了具备GAM（Generalized Additive Model）注意力机制的深度学习模型，旨在提升特定任务下的特征表示效果和模型解释性。 深度学习中的GAM注意力机制的PyTorch实现版本涉及将全局平均池化（Global Average Pooling, GAM）与注意力机制结合，以提高模型在特定任务上的性能。这一方法通过利用特征图的空间信息来增强网络对关键区域的关注度，并且已经在多个图像识别和分类问题中展现了优越的效果。 使用PyTorch框架实现GAM注意力模块时，通常包括以下几个步骤： 1. 构建全局平均池化层，用于生成每个通道的全局描述符。 2. 设计一个小型全连接网络或类似结构来计算权重系数，并对不同通道的重要性进行加权。 3. 将原始特征图与新得到的注意力映射相乘，以突出显示重要的区域而抑制不相关的部分。 这样的实现能够帮助模型更好地聚焦于具有区分性的视觉元素上，从而在保持较低复杂度的同时达到更好的分类准确率。
     
  • 基于注意力机制的CycleGAN
    优质
    本研究提出了一种结合注意力机制的改进CycleGAN模型，旨在提升图像到图像翻译任务中关键特征的学习和转换效果。通过聚焦于重要细节，该方法增强了生成图像的质量与真实性。 引入注意力机制的CycleGAN增强了模型在图像到图像转换任务中的性能，特别是在细节恢复方面表现出色。通过集中处理关键特征区域而非整个输入图，这种改进的方法提高了生成结果的质量和效率。
     
  • 基于TensorFlow的AttentionLSTM：在LSTM中实现注意力机制
    优质
    本研究利用TensorFlow框架，在传统的长短时记忆网络（LSTM）模型基础上引入了注意力机制，有效提升了复杂序列数据处理的能力和效率。 在使用TensorFlow实现LSTM时，可以结合注意力模型来提升性能。