transforms与自注意力机制
时间: 2023-11-04 12:21:11 浏览: 42
transforms与自注意力机制是两个不同的概念。transforms是PyTorch中的一个模块,用于对图像进行预处理和数据增强的操作。在引用中提到了一个示例,其中包含了一些常见的图像变换操作,例如随机水平翻转、随机裁剪、转换为张量以及归一化等操作。
而自注意力机制是神经网络中的一种机制,用于在序列数据中对不同位置的信息进行加权聚合。在引用中提到了自注意力机制的具体公式,其中Query是不随时间步长变化的输入,而ωQ、ωK、ωV是神经网络的参数,通过反向传播进行修正。通过对每个时间步的权重at和Valuet进行加权求和,可以得到具有自注意力的情感特征向量。
总结起来,transforms是对图像进行预处理和数据增强的操作,而自注意力机制是一种用于加权聚合序列数据中不同位置信息的机制。它们分别在图像处理和神经网络中有不同的应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [多头自注意力机制脑电情绪识别:论文精读](https://blog.csdn.net/sxn0121/article/details/130899591)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [如何自己写一个注意力机制](https://blog.csdn.net/qq_44224801/article/details/129879271)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]