User Action Sequence Modeling: From Attention to Transformers and Beyond
将推荐系统 LLM 化的探索继续阅读 Towards Data Science »
自注意力和掩蔽自注意力是 Transformers 取得巨大成功的核心。然而，我们对注意力的数学理解，特别是对其 Lipschitz 属性的理解（这是分析鲁棒性和表达能力的关键）并不完整。我们在几个实际场景中对自注意力的 Lipschitz 常数进行了详细研究，讨论了序列长度和层规范化对未掩蔽和掩蔽自注意力的局部 Lipschitz 常数的影响。特别是，我们表明，对于任何紧凑的 n 的输入...
Hosting ‘loss and damage’ fund could focus attention on PHL climate finance
菲律宾财政部 (DoF) 表示，在被选为损失和损害基金 (LDF) 董事会东道国后，菲律宾有机会吸引更多人关注其气候融资需求。“主办 LDF 董事会将为菲律宾带来更多机会，以加快其获得气候融资和投资的渠道，[…]
Creating An Optimal eLearning Environment For Better Concentration
本文讨论了您可以采取的步骤来为自己设置最佳的电子学习环境并提高注意力。本文首次发表于 eLearning Industry。
В Пермском Политехе рассказали, как повысить концентрацию внимания и обучаемость зумерам
随着信息的日益流通和电子产品的发展，现代人，尤其是变焦用户，很难集中注意力。这阻碍了中小学生和“天生手里拿着手机”的学生无法良好学习，包括成功通过考试和测试。彼尔姆理工大学社会学与政治学系副教授、心理科学博士生 Olga Yuryeva 解释了为什么注意力会受到损害，为什么人们会一边看电影一边玩社交网络
Attention, meaning & consolidation: matching technique to purpose
我越来越清楚地认识到，培训教师如何使用教学技巧用处不大。在过去一年左右的时间里，我已经记不清有多少次看到老师根据反馈采取行动，改进他们的教学方式，比如电话联系、使用可视化工具或迷你白板，然而 [...]
Children’s attention span ‘shorter than ever’ since Covid crisis, say teachers in England
对小学教师的民意调查发现，学生更有可能抱怨无聊并在课堂上激怒他人一项调查发现，大多数小学教师认为，自新冠疫情爆发以来，孩子们的注意力持续时间越来越短，课堂行为也恶化了。超过三分之二 (70%) 的受访教师表示，学生在课堂上的行为有所下降。调查显示，孩子们更有可能在教室里走来走去、抱怨无聊以及惹恼或激怒教室里的其他人。继续阅读...
Red Herrings: Escobari and Hoover’s Geographic Controls and Common Trends Add Nothing
这是关于 Diego Escobari 和 Gary Hoover 撰写的有关 2019 年玻利维亚总统大选报告的系列博客文章中的第 11 篇。正如我们在报告《Nickels Before Dimes》中观察到的那样，他们的结论经不起推敲。在这里，我们详细阐述了 Escobari 和 Hoover 提出的各种主张和结论 […]Red Herrings：Escobari 和 Hoover 的地理控制和共同趋势毫无意义，首先出现在经济与政策研究中心。
有时，你能做的最好的事情是看不见的。例如，通过确保饮用水不受污水污染来抗击霍乱，就像 19 世纪 40 年代在伦敦发生的那样。或者建立排放交易计划，尽管前总理托尼·阿博特 (Tony Abbott) 抨击它是“所谓的不向任何人提供看不见的物质的市场”，但该计划还是降低了排放量。没有污染的空气和未受污染的水一样看不见，但空气的案例还没有像水那样被广泛接受。机动车造成的空气污染每年导致约 280 名澳大利亚人死亡，但澳大利亚汽油的含硫量却是美国、英国、欧洲、韩国、日本和新西兰汽油的 15 倍。澳大利亚计划在 2024 年采用 2015 年其他地区采用的标准。而糟糕的空气质量对我们的危害甚至不至于致
Why multi-head self attention works: math, intuitions and 10+1 hidden insights
通过 10+1 个隐藏的见解和观察，了解有关臭名昭著的 Transformer 的注意力机制的所有知识
torch time series, final episode: Attention
我们通过使用一种在自然语言处理中非常流行且受人类（和动物）认知启发的技术来增强上次的序列到序列架构，从而结束使用 torch 进行时间序列预测的迷你系列：注意力。
How Positional Embeddings work in Self-Attention (code in Pytorch)
了解位置嵌入是如何出现的，以及我们如何使用内部自注意力来对图像等高度结构化的数据进行建模
How Attention works in Deep Learning: understanding the attention mechanism in sequence models
自然语言处理新手？这是注意力机制和序列学习的终极初学者指南，可帮助您入门
Attention-based Image Captioning with Keras
图像字幕是视觉和语言交叉领域的一项具有挑战性的任务。在这里，我们演示了如何使用 Keras 和 Eage Execution 来整合注意力机制，使网络能够专注于与当前文本生成状态相关的图像特征。
Эффект присутствия робота повышает концентрацию человека
我们大多数人都知道有人监视我们的行为会影响最终结果。例如，有些运动员在体育比赛中，当父母在场观看时，他们会表现得更好。但是当机器人观看时会发生什么呢？这正是研究人员决定找出的答案。
