基于这些分析,作者提出了一种新颖的线性注意力模块,称为 Focused Linear Attention ,它在低计算复杂性的同时实现了比 注意力更好的性能(图2)。 3、准备工作 3.1、Vision Transformer and Self-Attention 首先,作者重新审视Vision Transformers中自注意力的一般形式。给定输入的N个Token ,在每个 Head 内,自注意力可以...
MasaCtrl: Tuning-Free Mutual Self-Attention Control for Consistent Image Synthesis and Editing 链接Mingdeng Cao, Xintao Wang, Zhongang Qi, Ying Shan, Xiaohu Qie, Yinqiang ZhengAI综述:该论文探讨了现有的大规模文本生成和基于文本编辑图像的方法在生成和编辑结果上存在的一致性问题,并提出了一种名为MasaCt...
什么是Transformer神经网络 | Transformer模型是一种基于注意力机制(Attention Mechanism)的深度学习模型,它主要用于处理自然语言处理(NLP)中的序列数据。Transformer是Google的团队在2017年提出的一种NLP经典模型,模型使用了Self-Attention机制,使得模型可以并行化训练,而且能够拥有全局信息。
#每日新闻【Self-Attention Does Not Need O(n²) Memory】谷歌研究团队提出一种空间复杂度为O(1)的注意力算法,扩展到自注意力时空间复杂度为O(log n),小于通常的 O(n²) 。虽然时间复杂度仍然是O(n²),但今天内存墙往往比算力更限制神经网络的性能。减少注意力机制的内存需求可以让网络处理更长的序列...