- 1 前言经过上一期的范例和解说，您对于相似度的计算，已经建立良好的基础了。就可以轻易地来理解和掌握注意力(Attention) 机制。这项机制在许多大语言模型( 如ChatGPT、Gemma等) 里，都扮演了极为关键性的角色。再看看最近声势非常浩大的Sora，其关键技术——DiT(Diffusion Transformer) 的核心也是注意力机制。于是，本文就从上一期介绍的相似度(Similarity) 基础，继续延伸到注意力机制。此外，更重要的是：此项机制也是可以学习的(Learnable)，于是就来把
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202404 相似度 注意力机制
- 摘要：虽然现已有许多关于图像注意力机制的研究，但是现有的方法往往忽视了特征图的全局空间结构和空
间注意力与通道注意力的联系。所以本文提出了一种基于整个空间拓扑结构的注意机制，将特征图映射成结点
与特征的形式，再借助图卷积网络的特性，得以从整个空间学习特征权重图。其次空间注意力与通道注意力一
体化结构能够更有效地学习特征权重。通过多个实验测试表明，在图像分类和人脸识别任务中，展现了优异的
性能和普遍适用性。关键词：深度学习；注意力机制；图像分类；人脸识别
随着计算机性能的提升，卷积神经网络 (co
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202207 深度学习 注意力机制 图像分类 人脸识别
注意力机制介绍
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