- 1 前言經過上一期的范例和解說，您對于相似度的計算，已經建立良好的基礎了。就可以輕易地來理解和掌握注意力(Attention) 機制。這項機制在許多大語言模型( 如ChatGPT、Gemma等) 里，都扮演了極為關鍵性的角色。再看看最近聲勢非常浩大的Sora，其關鍵技術——DiT(Diffusion Transformer) 的核心也是注意力機制。于是，本文就從上一期介紹的相似度(Similarity) 基礎，繼續延伸到注意力機制。此外，更重要的是：此項機制也是可以學習的(Learnable)，于是就來把
- 關鍵字：
202404 相似度 注意力機制
- 摘要：雖然現已有許多關于圖像注意力機制的研究，但是現有的方法往往忽視了特征圖的全局空間結構和空
間注意力與通道注意力的聯系。所以本文提出了一種基于整個空間拓撲結構的注意機制，將特征圖映射成結點
與特征的形式，再借助圖卷積網絡的特性，得以從整個空間學習特征權重圖。其次空間注意力與通道注意力一
體化結構能夠更有效地學習特征權重。通過多個實驗測試表明，在圖像分類和人臉識別任務中，展現了優異的
性能和普遍適用性。關鍵詞：深度學習；注意力機制；圖像分類；人臉識別
隨著計算機性能的提升，卷積神經網絡 (co
- 關鍵字：
202207 深度學習 注意力機制 圖像分類 人臉識別
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