lskblock注意力机制
时间: 2023-10-20 11:09:09 浏览: 182
lskblock是一种基于注意力机制的语言建模方法,它可以在对下一个词进行预测时,将当前词与前面的所有词进行加权组合,从而更好地捕捉长依赖关系。
具体来说,lskblock使用了自注意力机制(self-attention),即通过对当前词与前面所有词的联系进行加权求和,得到当前词在上下文中的表示。lskblock还引入了残差连接和层归一化等技术,以加快训练速度和提高模型表现。
lskblock已经在自然语言处理的各个领域中得到了广泛应用,如机器翻译、文本分类、问答系统等。
相关问题
LSKBLOCK注意力机制
LSKblockAttention是一种轻量级的注意力机制,它被用于提高小目标的检测性能。该机制能够自适应地学习目标的关键特征,并将其与其他特征进行有效融合。通过引入LSKblockAttention,网络能够更好地关注小目标的细节信息,从而提高检测的准确性和鲁棒性。
LSKblockAttention模块被嵌入到Yolov_ICCV的基础上,用于遥感图像中旋转目标的检测。该模块能够帮助网络准确地定位并识别小目标,显著提高了检测的效果。
LSKBlock注意力
LSKBlock 注意力是指在 LSKNet 中的 LSK Block 中的注意力机制。LSKBlock 包括两个子块,即大核选择子块(LK Selection)和前馈网络子块(FFN)。LK Selection 子块通过动态地调整网络的感受野,实现对输入特征的局部和全局关注。这种注意力机制可以帮助提取更重要的特征,并改善网络的性能。FFN 子块则用于通道混合和特征细化,通过全连接层、深度卷积、GELU 激活和第二个全连接层的组合来实现这一目的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【论文阅读】LSKNet: Large Selective Kernel Network for Remote Sensing Object Detection](https://blog.csdn.net/MLH7M/article/details/132067119)[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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