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各种各样神奇的自注意力机制（Self-attention）在 2021 年课程的 transformer 视频中，李老师详细介绍了部分 self-attention 内容，但是 self-attention 其实还有各种各样的变化形式：先简单复习下之前的 self-attention。举个例子，比如我们在做文本翻译的时候，有时候在翻译当前的 token 时不需要给出整个 sequence，其实只需要知道这个 toke... 阅1 转0 评0 公众公开 24-04-17 17:57 |
点积缩放注意力机制是一种常见的注意力机制，它通过对查询向量和键向量进行点积运算，得到注意力得分，并通过缩放系数对注意力得分进行调整。3.2.3 注意力机制在我们模型中的应用。Transformer模型中的注意力应用：Transformer模型使用了多头注意力机制，并在三种不同的场景中应用：编码器-解码器注意力、编码器自注意力以及解码器自注意力。编... 阅45 转1 评0 公众公开 24-04-13 16:17 |
自注意力（Self-attention）清晰解释。现在，自注意力是一种沟通机制，帮助建立这些关系，以概率分数表示。每个令牌都给自己分配最高分，并根据其他令牌的相关性分配额外分数。要理解这些概率/注意力分数是如何获得的：- 查询向量（Query Vector）- 键向量（Key Vector）- 值向量（Value Vector）现在，这里是一个关于如何将输入嵌入与键（Keys... 阅23 转0 评0 公众公开 24-02-05 01:59 |
OpenCL.SetArgument(def_k_FeedForwardConv,def_k_ffс_window_out,iWindowOut); OpenCL.SetArgument(def_k_FeedForwardConv,def_k_ffc_activation,(int)activation); if(!OpenCL.Execute(def_k_FeedForwardConv,1,global_work_offset,global_work_size)) { printf(''''''''Error of execution kernel FeedFor... 阅3 转0 评0 公众公开 23-08-04 18:53 |
即插即用 | 5行代码实现NAM注意力机制让ResNet、MobileNet轻松涨点(超越CBAM)...NAM采用CBAM的模块整合，重新设计了通道和空间注意力子模块。# 具体流程可以参考图1，通道注意力机制class Channel_Att(nn.Module): def __init__(self, channels, t=16): super(Channel_Att, self).__init__() self.channels = channels ... 阅104 转1 评0 公众公开 22-06-17 21:11 |
参数量下降85%，性能全面超越ViT：全新图像分类方法ViR.实验研究者在 MNIST、 CIFAR10 和 CIFAR100 三个经典数据集上，对所提出的 ViR 模型和常用的 ViT 模型进行了对比。在没有任何预训练的情况下，研究者通过在 MNIST、 CIFAR10 和 CIFAR100 上执行图像分类任务，将 ViR1、 ViR-3、 ViR-6 和 ViR-12 与 ViT-1、 ViT-3、ViT-6 和 ViT-12 进行... 阅34 转1 评0 公众公开 22-01-10 09:27 |
阅30 转0 评0 公众公开 21-12-13 21:28 |
首先，利用SPC模块来对通道进行切分，然后针对每个通道特征图上的空间信息进行多尺度特征提取;其次，利用SEWeight模块提取不同尺度特征图的通道注意力，得到每个不同尺度上的通道注意力向量;第三，利用Softmax对多尺度通道注意力向量进行特征重新标定，得到新的多尺度通道交互之后的注意力权重。该注意力模块能够充分提取多尺度特征图空间信息... 阅1057 转1 评0 公众公开 21-06-13 17:04 |
CVPR''21 | Involution：超越convolution和self-attention的...进入公众号，在消息对话框回复【CVPR2021】即可获取CVPR2021最新论文集 深度学习技术前沿 本公众号专注于深度学习领域的前沿技术分享和学术交流。convolution kernel的大小写作，其中和分别是输出和输入的通道数目，而是kernel size，一般不写，代表在个pixel上... 阅55 转0 评0 公众公开 21-03-26 19:13 |
