一句话概括:本文提出了一个计算复杂度线性的自注意力机制Unit Force Operated Vision Transformer (UFO-ViT),通过消除原始自注意力中的非线性,将矩阵乘法分解为线性操作,仅修改了自注意力的少量代码。该模型在图像分类和密集预测任务上,在大多数模型容量下都优于基于transformer的模型。 10、Coordinate Attention for Ef...
深度学习中的注意力机制从形式上讲和人类的选择性视觉注意力机制类似,核心目标也是从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息;从结果上看,人类的注意力机制的影响表现为被注意的特征引起的神经元反应幅度更大;而在深度学习中,注意力机制表现为给不同位置的信息赋予不同的权重,权重的大小代表了不同位置的注意程度...
Bahdanau 等人在论文《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》中，将注意力机制首次应用在 NLP 领域；2017 年，Google 机器翻译团队发表的《Attention is All You Need》中，完全抛弃了 RNN 和 CNN 等网络结构，而仅仅采用注意力机制来进行机器翻译任务，并且取得了很好...
近期研究《Attention is not Explanation》指出了一些可能导致研究者误用注意力分数解释模型行为的陷阱,其前提是可解释性注意力分布应该与其他特征重要性度量一致且对于给定预测具备排他性。 其核心论点是,如果可以找到使得输出结果与原始模型输出类似的其他注意力分布,则原始模型的注意力分数无法可靠地解释模型预测。 而Wie...
Google 论文的主要贡献之一是它表明了内部注意力在机器翻译(甚至是一般的 Seq2Seq 任务)的序列编码上是相当重要的,而之前关于 Seq2Seq 的研究基本都只是把注意力机制用在解码端。 类似的事情是,目前 SQUAD 阅读理解的榜首模型 R-Net 也加入了自注意力机制,这也使得它的模型有所提升。
今天图图分享8篇《中国图象图形学报》近期发表的注意力机制相关论文,解读注意力机制在行人再识别、视觉问答、显著性检测、遥感目标识别、跨媒体检索等研究中的应用。 1 结合注意力机制和多属性分类的行人再识别 作者:郑鑫, 林兰, 叶茂, 王丽,...
最近找了十几篇神经网络注意力机制的论文大概读了一下。这篇博客记录一下其中一篇,这篇论文大概只看了摘要,方法,实验只是大概看了一下。文中提出一种残差级联卷积神经网络,这个网络可以分为俩部分,一种是CF-Conv(coarse-fine convolution)此结构利用了多种卷积在网络中是用来提取图像特征,并且将图像融合来获得更多...
注意力机制(Attention)起源于模仿人类的思维方式,后被广泛应用于机器翻译、情感分类、自动摘要、自动问答等、依存分析等机器学习应用中。专知编辑整理了Arxiv上一篇关于注意力机制在NLP中应用的综述《An Introductory Survey on Attention Mechanisms in NLP Problems》,并提供一些相关的代码链接。
GCNet在上下文信息建模这个地方使用了Simplified NL block中的机制,可以充分利用全局上下文信息,同时在Transform阶段借鉴了SE block。 4 Ablation a. 看出Simplified NL与NL几乎一直,但是参数量要小一些。且每个阶段都使用GC block性能更好。 b. 在residual block中GC添加在add操作之后效果最好。
1.1 编码阶段的注意力机制 在编码阶段,注意力机制用于确定不同输入序列位置之间的关联度。通过计算输入序列和上下文向量之间的相似度,然后对上下文向量加权,得到编码后的序列。 1.2 解码阶段的注意力机制 在解码阶段,注意力机制用于确定输出序列中的不同位置对当前时刻的重要性。通过计算当前时刻的隐藏状态和编码后序列位...