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PyTorch注意力机制
文章目录
1.注意力机制
1.1 注意力机制
1.1.1 非参注意力池化层
1.1.2 Nadaraya-Watson核回归
1.1.3 参数化的注意力机制
1.1.4 注意力汇聚:Nadaraya-Watson核回归的代码实现
2 注意力分数
2.1 加性注意力
2.2 缩放点积注意力
2.3 注意力打分函数代码实现
3 使用注意力机制的seq2seq
4 多头注意力
5 自注意力
5.1 比较卷积神经网络、循环神经网络和自注意力
5.2 位置编码
5.2.1 绝对位置信息
5.2.2 相对位置信息
1.
注意力机制
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原文地址:https://blog.csdn.net/m0_67403188/article/details/124817699
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