QKV自注意力机制与cbam
时间: 2023-11-24 14:07:40 浏览: 50
引用提到了CBAM(Convolutional Block Attention Module)是一种卷积神经网络注意力机制,而引用提到了作者在对注意力机制进行分类总结时,参考了一些综述和网上资料,并加入了一些新的内容。由于没有具体提到QKV自注意力机制与CBAM的关系,我们可以通过引用中的文献《An Introductory Survey on Attention Mechanisms in NLP Problems》来了解QKV自注意力机制。
根据中的文献,QKV自注意力机制是自然语言处理问题中的一种注意力机制。在自注意力机制中,输入序列(例如句子中的单词)通过计算查询(query)、键(key)和值(value)之间的相似度,以便为每个输入位置分配一个权重,用于生成上下文相关的表示。具体而言,在QKV自注意力机制中,查询是用于获取与其他输入位置相关信息的位置,键是用于计算查询和其他位置之间的相似度,值是用于生成每个位置的加权和表示。
CBAM是一种卷积神经网络的注意力机制,与QKV自注意力机制在具体实现和应用上可能有所不同。在CBAM中,注意力机制主要用于在卷积神经网络中关注输入特征图的不同通道和空间位置,以提高模型的性能。CBAM主要包括通道注意力和空间注意力两个模块,通道注意力用于对不同通道的特征进行加权,而空间注意力用于对不同空间位置的特征进行加权。
综上所述,QKV自注意力机制和CBAM都是注意力机制的一种,但在具体实现和应用上可能有所差异。QKV自注意力机制主要应用于自然语言处理问题,而CBAM是一种卷积神经网络的注意力机制,用于提高模型性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [学习笔记|NLP中的注意力机制汇总](https://blog.csdn.net/qq_33648725/article/details/106770048)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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