注意力机制(Attention Mechanism) - NLP算法面试

对注意力机制的理解也是算法面试经常提及的一道基础面试题，在这篇博文里我们汇总吴恩达深度学习视频序列模型3.7和3.8以及台大李宏毅教授对Attenion Mechanism以及相关参考文献对注意力机制给出详细的介绍的解释 注意力机制(Attention Mechanism) 注意力机制是深度学习中一个非常重要的思想，在NLP领域尤为重要。 为什么要引入Attention Mechanism？ 注意力机制直观理解 如同前面讲过的人工翻译是一部分一部分看，一部分一部分翻译一样，注意力机制旨在实现在计算某个时间步的输出时，将注意力集中在一段序列上，段的大小可以由一个窗口来决定，并且为该段序列每一个时间步都赋以权值 注意力机制 实例说明： ? 如图所示，在计算Encoder的输出上下文c0c^0c0时，维持窗口大小为4，即一个时间步输出由四个时间步输入决定。 注意力机制的应用 虽然我们以NLP为例，但注意力机制在其他领域也有一些应用。

算法（3）

上两篇： 算法（1） 算法（2） 一、常见的时间复杂度 常用的时间复杂度.png 二、最坏情况和平均情况 最坏情况运行时间是一种保证，那就是运行时间将不会再坏了 平均时间是所有情况中最有意义的 对算法的分析，一种方法是计算所有情况的平均值，这种时间复杂度的计算方法称为时间复杂度。另一种方法是计算最坏情况下的时间复杂度，这种方法称为最坏时间时间复杂度。 三、算法空间复杂度 算法的空间复杂度通过计算算法所需的存储空间实现，算法空间复杂度的计算公式记作：S(n) = O(f(n))，其中，n为问题的规模，f(n)为语句关于n所占存储空间的函数. 结尾语： 很多学生，学了四年计算机专业，很多程序员，做了很长时间的编程工作，却始终都弄不明白算法的时间复杂度的估算，这是很可悲的一件事。 算法的重要

DeepSeek-V3多头潜在注意力(MLA)架构

构建DeepSeek-V3：多头潜在注意力(MLA)架构目录构建DeepSeek-V3：多头潜在注意力(MLA)架构DeepSeek-V3中的KV缓存内存问题多头潜在注意力(MLA)：基于低秩投影的KV 缓存压缩查询压缩与旋转位置嵌入(RoPE)集成多头潜在注意力(MLA)的注意力计算实现：多头潜在注意力(MLA)多头潜在注意力与KV缓存优化总结构建DeepSeek-V3：多头潜在注意力(MLA)架构在本系列的第一部分中 ，通过探索DeepSeek-V3的理论基础并实现关键配置元素（如旋转位置嵌入RoPE），奠定了坚实基础。 该教程阐述了DeepSeek-V3如何管理长距离依赖并为其高效扩展设置架构。在此基础上，现在探讨DeepSeek-V3最具特色的创新之一：多头潜在注意力(MLA)。 DeepSeek-V3中的KV缓存内存问题要理解MLA的革命性，必须首先理解Transformer推理中的内存瓶颈。

算法人生（8）：从“注意力算法”看“战胜拖延”（被分心太多版）

“注意力算法”简介注意力算法是一种在深度学习中广泛应用的技术，用于处理序列数据时，模型可以动态地将注意力集中在最相关的部分。 注意力机制赋予了模型在不同位置分配不同权重的能力，突出了重要的信息片段，忽略了不太相关的部分。注意力算法大概的步骤：建立输入与输出之间的关联： 首先，注意力算法需要建立输入序列和输出序列之间的关联。 注意力算法通过学习输入和输出之间的关系来实现翻译任务。计算注意力权重：通过计算注意力权重来确定输入序列中每个元素对于当前输出的重要程度。 由上我们可以看出，注意力算法使得模型在处理复杂任务时，能够灵活关注输入序列的不同部分，提升了模型理解和处理信息的能力。 注意力算法对“走出拖延”的启发：在当今社会，信息爆炸和多任务处理成为了日常，我们常常发现自己被各种娱乐活动、社交媒体等分了心，从而产生了一种错觉——没有时间。

Python算法.3

int(intput('>>>') if i // 10000: print(5): elif i // 1000: print(4) elif i // 100: print(3) #限定5位 if a<10: print(1) elif a<100: print(2) elif a<1000: print(3) print("请输入一个不超过5位的数") nnumber=input(">>>>") length=len(nnumber) if length>4: print(5) elif length>3: print(4) elif length>2: print(3) elif length>1: print(2) else: print(1) number=int(input

算法手记3

算法题3

---- 摘自传智播客公开课 ---- package test; import java.util.Scanner; public class Arithmetic3 { //题设 break; case 2: System.out.println("青年"); break; case 3:

Python 算法.3

单向链表也叫单链表，是链表中最简单的一种形式，它的每个节点包含两个域，一个信息域（元素域）和一个链接域。这个链接指向链表中的下一个节点，而最后一个节点的链接域则指向一个空值。

算法篇-python排序算法-3

你能发现它是在某个区间内交换位置，也采用了标志位的做法，那就是先取最左边的元素。

垃圾回收算法(3)-标记清除算法

前言 标记清除算法（Mark-Sweep）是一种非常基础和常见的垃圾收集算法，该算法被J.McCarthy等人在1960年提出并成功的发明并应用于Lisp语言。 这2个名词经常在垃圾收集算法中出现。 collector指的就是垃圾收集器。 mutator是指除了垃圾收集器之外的部分，比如说我们的应用程序本身。 算法原理 标记清除算法将垃圾回收分为2个阶段，标记阶段和清除阶段。 存在问题 标记清除算法最大的问题是存在大量的空间碎片，因为回收后的空间是不连续的。在对象的堆空间分配过程中，尤其是大对象的内存分配，不连续的内存空间的工作效率要低于连续的空间。 ?

初识算法 · 分治(3)

交易逆序对的总数 - 力扣（LeetCode） 题目分为三个部分讲解，一是题目解析，二是算法原理，三是算法编写，那么，话不多说，直接进行主题咯。 归并排序 题目解析 其实这个题目我们已经在分治1里面做过了，但是在分治1里面使用的是快排，本文介绍分治的另一种算法，即归并排序。 直接就进入原理吧！ 算法原理 对于归并排序来说，基本思想是将数组不断的划分，不断的划分，直到划分到了一个数的情况，这么做的原因是为了后面方便合并数组，你想，如果存在两个有序数组，我们想要合并这个有序数组是不是十分容易？ 那么对于归并算法同理，我们将数组不断的划分，不断的划分，直到划分为一个元素，此时，我们将该元素视为有序的，所以分治的第一步就完成了，我们应该递归回去了。 那么对于归并排序来说，是将左右划分，并排好序，最后合并，这其实就是树的后序遍历： 对于快排来说，是先确定好了一个元素的位置，然后排序左右两边，这实际上是一种前序遍历： 现在直接算法编写吧！

DC3算法

算法导论上的LCS（公共子序列）算法并不是很适合我，因为COPY只是去借数据，并不在乎这块数据在哪个位置。 但是其生成算法DC3，我搞了将近2周才总算搞明白。 整个算法一共就分4步，原始数据在buf中，长度为N，（这里仅粗略描述)： 1. 将(i % 3 ! 这算法并不是通常见到的，如快排，二分查找，甚至红黑树那么直观。他神奇到，我完全不知道这是在做什么，后缀数组已经排完序了。 在看这个算法时，在第2步我有几个很大的疑惑。 ---- 搞明白之后发现，整个算法的核心思想就是”收敛”, 运用递归的思想不断的收敛，直到比如结果为止。 总的来说这是一个很神奇的算法，有动态规划的影子，各个步骤又配合的天衣无缝。

基于YOLOv10的工业油污缺陷检测算法，BRA注意力替换 PSA中的多头自注意力模块MHSA注意力（一）

​ 本文内容：针对基基于YOLOv10的工业油污缺陷检测算法进行性能提升，加入各个创新点做验证性试验。 BRA注意力替换 PSA中的多头自注意力模块MHSA注意力 原始mAP50为 0.584提升至0.596 博主简介AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8、v9、v10优化创新 实现代码ultralytics/nn/modules/block.py1.3 SCDownOLOs通常利用常规的3×3标准卷积，步长为2，同时实现空间下采样（从H×W到H/2×W/2）和通道变换（从C到 _yolov10改进-CSDN博客 本文改进：替换YOLOv10中的PSA进行二次创新，1）BRA注意力替换 PSA中的多头自注意力模块MHSA注意力；2） BRA直接替换 PSA；改进1结构图：改进 PSA中的多头自注意力模块MHSA注意力（一）2） 具有切片操作的SimAM注意力，魔改SimAM助力缺陷检测（二） 3） 一种基于YOLOv10的高精度工业油污缺陷检测算法（原创自研）

字节Seed团队: Scaling线性注意力首个超越AlphaFold3

从 AlphaFold2 到 AlphaFold3，深度学习模型不断刷新结构预测的精度上限。然而，一个长期被忽视但同样关键的问题是：这些折叠模型是否具备真正的“可扩展性”？ 线性三角注意力：破解计算复杂度瓶颈 传统 AlphaFold 架构中的 三角注意力操作 具有立方级复杂度，是规模扩展的主要障碍。 SeedFold 引入了一种 线性三角注意力机制，将计算复杂度从立方级降低至二次级，在保持预测精度的同时显著提升计算效率。 研究人员提出两种模型配置： SeedFold：512 维 Pairformer + 标准三角注意力； SeedFold-Linear：384 维 Pairformer + 线性三角注意力。 蛋白单体结构预测 SeedFold 在 局部结构质量（lDDT）和整体 RMSD 指标上整体优于 AlphaFold3。

聚类算法（3）---K-means 算法

文章分类在AI学习笔记： AI学习笔记（9）---《聚类算法（3）---K-means 算法》 聚类算法（3）---K-means 算法 1. 理解并掌握感 K-means 算法原理以及物理含义，编写一个简单的基于欧式距离的 K-means 算法进行聚类的例子。 在后面介绍的 K-means 聚类算法中，使用重心距离法会简化计算过程。 3.K-means 算法原理 K-means 算法是一种动态聚类算法。 动态聚类算法的基本步骤是： 选取初始聚类中心及有关参数，进行初始聚类； 计算样本和聚类的距离，调整样本的类别； 计算各聚类的参数，删除、合并或分类一些聚类； 从初始聚类开始，通过迭代算法动态的改变类别和聚类中心 = [1 1 1; 2 2 2]; b3 = [3 3 3; 0 0 0; 5 5 5]; a4 = [1 2 3 4 5 6 7 8 9]; b4 = [1 1 2 3 4 5 6 8 9; 5 5

注意力机制

本文旨在对深度学习注意力机制的内容进行高层次的解释，并且详细说明计算注意力的一些技术步骤。如果您需要更多的技术细节，请参考英文，特别是Cho等人最近的综述[3]。 神经科学和计算神经科学[1,2]已经广泛研究了涉及注意力的神经过程[1,2]。特别是视觉注意力机制：许多动物关注其视觉输入的特定部分以计算适当的反应。 我们现在将在解释注意力模型的一般工作原理。对注意力模型应用的综述文章[3] 详述了基于注意力的编码器 - 解码器网络的实现，需要更多细节知识的可以参考。 注意力模型的一个有趣特征是算术平均值的权重是可访问的并且可以绘制。这正是我们之前显示的数字，如果此图像的重量很高，则像素更白。 但这个黑匣子到底在做什么呢？整个注意力模型的数字将是这样的： ? Neural mechanisms of selective visual attention. » Annual review of neuroscience 18.1 (1995): 193-222. [3]

3个机器学习算法

3、ADABOOST 　　adaboost 是 bosting 的方法之一。 　　bosting就是把若干个分类效果并不好的分类器综合起来考虑，会得到一个效果比较好的分类器。 　　 training的时候，会得到每个feature的weight，例如2和3的开头部分很像，这个feature对分类起到的作用很小，它的权重也就会较小。 ? 　　

初识算法 · 位运算(3)

两整数之和 - 力扣（LeetCode） 题目分为三个部分讲解，一是题目解析，二是算法原理，三是算法编写，那么，话不多说，直接进行主题咯。​ 对于这道题目，要求是让我们找到一大堆数字中只出现过一次的数字，对于只出现一次的数字I和只出现一次的数字III，重复的数字都是重复出现了2次，或者是说找两个重复的数字，但是对于这道题目，它重复出现的数字是重复了3次 ，就相对来说麻烦一点，题目的要求我们清楚了，直接进入到算法原理吧。 算法原理 虽然说是使用的异或运算，但是这里我们不妨列出一个规律： 由于整个数组中，需要找的元素只出现了「⼀次」，其余的数都出现的「三次」，因此我们可以根 据所有数的「某⼀个⽐特位」的总和 %3 的结果， int x : nums) if (((x >> i) & 1) == 1) sum++; sum %= 3;

3种EMT打分算法

看到一个预印本文章对3种EMT打分算法进行了测评，挺有意思的，标题是：《Comparative study of transcriptomics-based scoring metrics for the 加权线性加和（76-gene EMT signature） 这个算法对CDH1 (E-cadherin)的权重很高，所以epithelial的EMT scores是比mesenchymal高。 每个文章都有自己的EMT打分算法 比如发表于2020年1月的文章；《Gene signatures of tumor inflammation and epithelial-to-mesenchymal 2.表达增多：N- cadherin，Vinmentin，Snail1，Snail2，Twi st，MMP-2，MMP-3，MMP-9。 3.活性增加：ILK，Rho。 3.Notch信号通路。 4.SMAD信号通路。 5.PI3K-AKT-MTOR信号通路。 三.

初识算法 · 滑动窗口(3)

找到字符串中所有字母异位词 - 力扣（LeetCode） 题目分为三个部分讲解，一是题目解析，二是算法原理，三是算法编写，那么，话不多说，直接进行主题咯。 算法原理 算法原理就非常简单了，需要一个变量判断种类，所以引入变量，又因为数的范围是10的五次方 所以引入的hash表为100001，并且是固定的三部曲，进窗口的时候维护kind，如果最开始为0，那么没有该水果种类 题目要求也是没有要特别注意的，现在就进入算法原理部分。 算法原理 算法一眼判定为滑动窗口，因为我们是用一个连续的区间，来和另一个连续的区间进行比较，那么正常的就是进窗口，出窗口，进行判断，进窗口自然是使用right指针，进窗口之后。 什么时候出窗口呢？ 那么优化我们放在算法编写里面。