注意力机制（Bahdanau et al., 2014）引入了输入单元的条件分布来为下游的模块形成一个权重语境向量。这在神经自然语言处理结构中几乎是普遍的存在。注意力权重通常（明确地或者隐式地）被认为能够提供关于模型「内部工作机理」的信息：对一个给定的输出，你可以检查到模型分配了较大注意力权重的输入。Li 等人（2016）总结了这一在自然语言处理中普遍持有的观点：「注意力机制为神经模型的工作方式提供了一种重要的解释方式」。事实上，注意力可以提供模型解释的说法在文献中是很常见的。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李亚洲、刘晓坤、路雪 神经机器翻译近来广受关注，基于注意力的NMT逐渐流行。但是，很少有研究分析注意力到底在「注意」什么？它与对齐一样吗？本文将对此进行分析。 神经机器翻译（NMT）近期备受关注，它极大地改进了多种语言的机器翻译质量，取得了顶级的结果。神经机器翻译模型的核心架构基于常见的编译器-解码器方法，学习把源语言编码成分布式表征，并把这些表征解码成目标语言。在不同的神经机器翻译模型中，基于注意力的 NMT 逐渐流行，因为它在每一翻译步使用源句最相关的部分。这一能力使
近年来，视觉 Transformer 模型得到了极大的发展，相关工作在分类、分割、检测等视觉任务上都取得了很好的效果。然而，将 Transformer 模型应用于视觉领域并不是一件简单的事情。与自然语言不同，视觉图片中的特征数量更多。由于 Softmax 注意力是平方复杂度，直接进行全局自注意力的计算往往会带来过高的计算量。
此外，相比之前机器之心报道的注意力能否提高模型可解释性的文章，本文更多的从语境词语级别（contextualized word level），探讨注意力机制是否可以被解释。遗憾的是，本文作者也同样认为，注意力层不足以解释模型所关注的重点。
注意力背后的直觉可以用人类的生物系统来进行最好的解释。例如，我们的视觉处理系统往往会选择性地聚焦于图像的某些部分上，而忽略其它不相关的信息，从而有助于我们感知。类似地，在涉及语言、语音或视觉的一些问题中，输入的某些部分相比其它部分可能更相关。通过让模型仅动态地关注有助于有效执行手头任务的部分输入，注意力模型引入了这种相关性概念。
作者 | 张俊林 责编 | 何永灿 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，深入浅出地介绍了深度学习中注意力机制的原理及关键计算机制，同时也抽象出其本质思想，并介绍了注意力模型在图像及语音等领域的典型应用场景。 注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型
Vision Transformer, 图像级特征嵌入, 水平扩展, 卷积神经网络, 计算机视觉需要对ViTs进行预训练，因为它们缺乏与卷积神经网络（CNNs）中存在的类似的归纳偏置。特别是，CNNs内在地结合了多种归纳偏置，使它们适合于计算机视觉（CV）任务，如平移不变性、空间局部性和层次化特征学习。
作者：Xindian Ma、Peng Zhang、Shuai Zhang、Nan Duan、Yuexian Hou、Dawei Song、Ming Zhou
今天给大家介绍Salesforce Research投稿在ICLR2021上的一项工作。在很多蛋白质任务中，Transformer模型被用来学习蛋白质的有效表示形式，但是这些表示形式在可解释性方面提出了挑战。针对这个问题，作者通过分析Transformer的内部工作原理，探索了Transformer模型如何识别蛋白质的结构和功能特性，并展示了注意力机制和蛋白质结构之间相互作用的三维可视化。实验结果表明，作者的发现与已知的生物学过程相吻合，并提供了一个工具用以辅助蛋白质工程和合成生物学。
深度学习还没学完，怎么图深度学习又来了？别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
早期的视觉 Transformer （ViT）探索了利用文本 Transformer 的看似无限可扩展性[9]来处理图像的可行性，但由于缺乏足够的感应偏置，且没有进行任何视觉特定的调整[27]，因此它们无法达到当时最先进的CNN模型[10]的水平。那些早期的ViT忽视了一个特别重要的方面，即局部模式，这些模式通常携带强烈的上下文信息[17]。这导致了Swin Transformer [18]提出的窗口注意力的发展，这是第一个真正有竞争力的视觉 Transformer 模型。
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。
今天学习的是剑桥大学的同学 2017 年的工作《GRAPH ATTENTION NETWORKS》，目前引用数量超过 1100 次。
ICML 2024高分论文，彩云科技团队构建DCFormer框架，替换Transformer核心组件多头注意力模块（MHA），提出可动态组合的多头注意力（DCMHA）。
近日， Protein Science期刊在线发表了上海交通大学生命科学技术学院魏冬青教授与熊毅副研究员团队题为TEPCAM: prediction of T cell receptor-epitope binding specificity via interpretable deep learning的研究论文。上海交通大学硕士研究生陈俊炜是论文的第一作者。上海交通大学熊毅副研究员和中南大学李敏教授是论文共同通讯作者。
所谓Attention机制，便是聚焦于局部信息的机制，比如图像中的某一个图像区域。随着任务的变化，注意力区域往往会发生变化。
摘要：上一篇广告行业中那些趣事系列3：NLP中的巨星BERT，从理论的角度讲了下NLP中有里程碑意义的BERT模型。BERT具有效果好和通用性强两大优点，其中效果好最主要的原因就是使用了Transformer作为特征抽取器。本篇主要详解下这个从配角到C位出道的Transformer，主要从宏观和微观的角度分析Transformer，讲下它的核心注意力机制Attention，然后以翻译任务举例讲下Transformer是如何进行工作的。
图卷积网络 Graph Convolutional Network (GCN) 告诉我们将局部的图结构和节点特征结合可以在节点分类任务中获得不错的表现。美中不足的是 GCN 结合邻近节点特征的方式和图的结构依依相关，这局限了训练所得模型在其他图结构上的泛化能力。
选自arXiv 作者：David Mascharka等 机器之心编译 参与：路雪、黄小天 近日，MIT 林肯实验室和 Planck Aerosystems 联合发布论文，提出一组可组合的视觉推理原语，并构建了 Transparency by Design network（TbD-net），通过整合注意力机制推进了模型透明度，同时又保证了高性能。TbD 在 CLEVR 数据集上达到了当前最优的准确率 99.1%；在 CoGenT 泛化任务上，TbD 比当前最优的模型提升了超过 20 个百分点。该论文被贴到 r
2022年7月14日，韩国全北国立大学电子与信息工程系的Kil To Chong研究团队和美国得克萨斯大学达拉斯分校生物科学系的Zhenyu Xuan研究团队在期刊International Journal of Molecular Sciences上合作发表一篇论文《CSatDTA: Prediction of Drug–Target Binding Affinity Using Convolution Model with Self-Attention》。本论文仅使用药物的SMILES和蛋白质的序列信息、借助注意力机制增强的卷积网络来预测药物-靶标亲和力，得到了较好的效果。作者还提供了一个Web服务器供研究者使用。
本论文作者赵伟翔是哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心 2021 级直博生，导师为赵妍妍教授和秦兵教授，主要研究方向为对话系统、大语言模型对齐等。他曾以第一作者在 ACL、AAAI、IJCAI、COLING 等会议上发表论文。
摘要：本篇重点介绍了Transformer中attention的来龙去脉。首先回顾了Transformer中注意力机制的计算流程；然后通过图解的方式详细介绍了self-attention，剖析公式理解self-attention核心是经过注意力机制加权求和；最后对比了Transformer中attention和self-attention的区别和联系，不仅要理解注意力机制的计算流程，而且要明白注意力机制背后的意义。对于希望进一步了解Transformer中attention机制的小伙伴可能有所帮助。
针对实时语义分割任务中需要同时兼顾位置信息和语义信息的问题，提出一种改进特征融合的实时语义分割方法 。该方法由卷积神经网络、轻量级注意力模块(LAM) 和双通道特征融合模块 (BFFM)组成 。
机器之心原创 作者：思源 近日，百度发布了用于花卉识别的移动端应用，这种基于全卷积注意力网络的细粒度识别方法在计算和准确度上都有非常强大的优势。在百度主任研发架构师陈凯和资深研发工程师胡翔宇的解释下，本文首先将介绍什么是细粒度识别，以及一般的细粒度识别方法，然后重点解析百度基于强化学习和全卷积注意力网络的细粒度识别模型。五一出游赏花，为女朋友解释解释细粒度识别也是极好的。 细粒度识别的概念其实非常简单，即模型需要识别非常精细的子类别。例如百度的花卉识别应用，模型不仅需要如一般识别问题那样检测出物体是不是
在快速发展的药物发现领域，传统方法的局限性日益凸显。尽管大量资金投入到新药研发中，但近90%的潜在候选药物在临床试验阶段失败，这主要是由于临床疗效不佳、药代动力学特性不理想或存在不良副作用等原因。为了应对这些挑战，科研人员正在探索利用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术来加速药物发现进程、降低成本并提高成功率。特别是深度学习（DL）技术，在管理庞大的数据集、提高预测准确性以及简化复杂工作流程方面展现出了非凡的能力。
在大模型实际部署落地的过程中，如何赋予大模型持续学习的能力是一个至关重要的挑战。这使其能够动态适应新的任务并不断获得新的知识。大模型的持续学习主要面临两个重大挑战，分别是灾难性遗忘和知识迁移。灾难性遗忘是指模型在学习新任务时，会忘记其已掌握的旧任务。知识迁移则涉及到如何在学习新任务时有效地应用旧任务的知识来提升新任务学习的效果。【作者主页：https://circle-hit.github.io】
要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展，我相信你一定听说过Attention Model（后文有时会简称AM模型）这个词。AM模型应该说是过去一年来NLP领域中的重要进展之一，在很多场景被证明有效。听起来AM很高大上，其实它的基本思想是相当直观简洁的。本文作者可以对灯发誓：在你读完这篇啰里啰嗦的文章及其后续文章后，一定可以透彻了解AM到底是什么，以及轻易看懂任何有关论文看上去复杂的数学公式部分。怎么样，这广告打的挺有吸引力吧，尤其是对那些患有数学公式帕金森病的患者。 在正戏开演前，我们先来点题外话。
当我们人在看一样东西的时候，我们当前时刻关注的一定是我们当前正在看的这样东西的某一地方，换句话说，当我们目光移到别处时，注意力随着目光的移动也在转移，这意味着，当人们注意到某个目标或某个场景时，该目标内部以及该场景内每一处空间位置上的注意力分布是不一样的。---------（思考：对于图片，会有些特别显眼的场景会率先吸引住注意力，那是因为脑袋中对这类东西很敏感。对于文本，我们大都是带目的性的去读，顺序查找，顺序读，但是在理解的过程中，我们是根据我们自带的目的去理解，去关注的。 注意力模型应该与具体的目的(或者任务)相结合。）
今天跟大家分享一份ICCV 2019 上新出的关于注意力模型的工作Mixed High-Order Attention Network for Person Re-Identification，来自北京邮电大学的学者提出一种高阶注意力模型，并将其应用于行人重识别建模，显著改进了现有SOTA模型的精度。
【AI科技大本营导语】注意力机制（Attention）已经成为深度学习必学内容之一，无论是计算机视觉还是自然语言处理都可以看到各种各样注意力机制的方法。之前我们曾在一篇干货文章《关于深度学习中的注意力机制，这篇文章从实例到原理都帮你参透了》中，从实例到原理帮助大家参透注意力机制的工作原理。今天，我们将再度为大家梳理全部理论要点，是大家学习的必备资料之一，并为后续掌握最新流行的注意力机制保驾护航。
【新智元导读】谷歌今天公布了一个用 TensorFlow 构建神经机器翻译（NMT）系统的教程，全面解释 seq2seq 模型，并演示如何从零开始构建 NMT 翻译模型。这个教程从 NMT 的背景知识讲起，详细讲解如何构建并训练一个 NMT 模型，并提供代码，绝对有用。 机器翻译——自动在两种语言之间进行翻译的任务——是机器学习中最活跃的研究领域之一。在多种机器翻译方法中，序列到序列（“seq2seq”）模型最近取得了巨大的成功，并已经成为大多数商业翻译系统的事实上的标准，例如谷歌翻译。这是由于 seq2s
在大量调查之后，论文将注意力机制分为多个类别，GitHub还给出了各类别下提到内容的PDF下载文件：
机器之心报道 编辑：泽南、杜伟 谷歌的新研究，让 transformer 模型的效率有了巨大提升，该方法的核心在于减少注意力机制。 Transformer 是目前深度学习领域最热门的技术，在语言和视觉领域都取得了很多突破。尽管因为模型体量不断增加而受到质疑，但大多数 Transformer 因为输入长度的二次复杂度问题，仍然限于短上下文大小——由于记忆容量有限，不得不抛弃较早的信息。这一限制阻止了 Transformer 模型处理长期信息的能力，而后者是许多应用程序的关键属性。 在学界，已经有很多技术试图通
机器之心报道 机器之心编辑部 考虑到 Transformer 对于机器学习最近一段时间的影响，这样一个研究就显得异常引人注目了。 Transformer 有着巨大的内存和算力需求，因为它构造了一个注意力矩阵，需求与输入呈平方关系。谷歌大脑 Krzysztof Choromanski 等人最近提出的 Performer 模型因为随机正正交特性为注意力矩阵构建了一个无偏的估计量，可以获得线性增长的资源需求量。这一方法超越了注意力机制，甚至可以说为下一代深度学习架构打开了思路。 自面世以来，Transforme
机器之心专栏 机器之心编辑部 美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学突破性地提出正则化方法 DropKey，用于缓解 Vision Transformer 中的过拟合问题。该方法通过在注意力计算阶段随机 drop 部分 Key 以鼓励网络捕获目标对象的全局信息，从而避免了由过于聚焦局部信息所引发的模型偏置问题，继而提升了基于 Transformer 的视觉类算法的精度。该论文已被计算机视觉三大顶会之一 CVPR 2023 接收。 近期，基于 Transformer 的算法被广泛应用于计算机视觉的各类
今天给大家介绍由厦门大学刘向荣教授团队发表在Bioinformatics上的文章，文章提出一个用于DDI预测的链接感知图注意网络，称为LaGAT。该模型能够基于不同的药物对在知识图谱中为药物实体产生不同的注意途径；作者在两个公开的DDI数据集上进行了实验，并可视化了模型生成的注意力路径。结果证明，LaGAT能够更好地捕捉语义关系，并能够基于知识图谱做出更具有可解释性的DDI预测。
深度学习社区中对于大型神经网络的泛化性能已经有过很多讨论。尽管大型神经网络比更小的网络泛化得更好，但是原因并不是因为前者具有更多的权重参数，而是正如最近的一项研究工作所显示的，是因而更大的网络可以让优化算法在允许的一小部分解空间内找到好的解或者“彩票”。
因此，两个模块的第一阶段都包含了类似的操作。更重要的是，与第二阶段相比，第一阶段的计算复杂度(通道的平方)占主导地位。 这个观察结果自然地导致了这两个看似不同的范式的优雅集成，即，一个混合模型，它既兼顾Self-Attention和Convolution的优点，同时与Convolution或Self-Attention对应的模型相比，具有更小的计算开销。大量的实验表明，本文方法在图像识别和下游任务上取得了持续改进的结果。
视觉 transformer (ViT) 现已成功地应用于图像分类任务。近日，来自新加坡国立大学和字节跳动美国 AI Lab 的研究者表明，不同于卷积神经网络通过堆叠更多的卷积层来提高性能，ViT 的性能在扩展至更深时会迅速饱和。
大家好，这是专栏《AI不惑境》的第七篇文章，讲述计算机视觉中的注意力(attention)机制。
2022年10月23日，香港城市大学黄家骏团队在Briefings in Bioinformatics上发表文章。作者提出了CoaDTI，一种使用多模态协同注意力（co-attention）框架进行药物-靶标蛋白相互作用预测的新型算法。CoaDTI结合了协同注意力机制，对药物模式和蛋白质模式的相互作用信息进行建模。CoaDTI结合了Transformer从原始氨基酸序列中学习蛋白质表示，以及GraphSAGE从SMILES中提取分子图特征的方法。此外，作者采用迁移学习策略，通过预训练的Transformer对蛋白质特征进行编码，以解决标记数据稀缺的问题。
翻译 | 林椿眄 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 近日，北京理工大学、旷视科技、北京大学联手，发表了一篇名为 Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation 的论文。在这篇论文中，四位研究者提出了一种金字塔注意力网络 (Pyramid Attention Network，PAN)，利用图像全局的上下文信息来解决语义分割问题。 与大多数现有研究利用复杂的扩张卷积 (dilated convolution) 并人为地设计解码器网
近日，北京理工大学、旷视科技、北京大学联手，发表了一篇名为 Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation 的论文。在这篇论文中，四位研究者提出了一种金字塔注意力网络 (Pyramid Attention Network，PAN)，利用图像全局的上下文信息来解决语义分割问题。
异常检测是计算机视觉和深度学习领域中高度研究的领域，其应用包括缺陷检测[1, 2]，视觉检查，产品质量控制，医学成像等。这需要在低资源环境下的精确度和延迟约束之间取得平衡。异常或离群值本质上是从建模数据中偏离模式的开放集实例。早期的工作集中在缺陷检测上，包括传统的方法和现代的深度网络，随后是一类方法，其中为特定类别的目标或纹理训练了单独的模型。
总第498篇 2022年 第015篇 Twins 是美团和阿德莱德大学合作提出的视觉注意力模型，相关论文已被 NeurIPS 2021 会议接收。本文主要讲述 Twins 解决的难点、设计和实现思路，以及在美团场景的探索落地，希望能对从事视觉算法研发的同学有所帮助和启发。 导读 背景 视觉注意力模型设计的难点 Twins 模型设计 Twins-PCPVT Twins-SVT 实验 ImageNet-1k 分类 ADE20K 分割 COCO 目标检测（Retina 框架） COCO 目标检测（Mask-RC
本文解读了香港大学联合中山大学和深睿医疗人工智能实验室 ICCV2019 论文《Motion Guided Attention for Video Salient Object Detection》。
一个显著性目标检测模型能取得较好的效果至少应该满足以下3个标准：一是好的检测能力，尽量少地遗漏真正的显著区域或错误地将背景标记为显著区域；二是高分辨率，显著图应具有较高的分辨率或全分辨率，以准确定位显著目标并保留原始图像信息；三是高计算效率，作为其他任务的前置阶段，能够快速检测到显著区域。基于不同数据源的显著性目标检测方法研究思路也主要围绕以上3个方面展开，对检测模型的性能进行不断优化和提升，如图6所示。
Twins: Revisiting the Design of Spatial Attention in Vision Transformers
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