A2AttentionA2Attention的核心思想是首先将整个空间的关键特征收集到一个紧凑的集合中,然后自适应地将其分布到每个位置,这样后续的卷积层即使没有很大的接收域也可以感知整个空间的特征。第一级的注意力集中操作…
第一级的注意力集中操作有选择地从整个空间中收集关键特征,而第二级的注意力集中操作采用另一种注意力机制,自适应地分配关键特征的子集,这些特征有助于补充高级任务的每个时空位置。整体结构如下图所示。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1810.11579.pdf 代码仓库:https://github.com/pijiande/A2Net-DoubleAttenti...
为了更好的理解 Lightning Attention-2 的思路,让我们先回顾下传统 softmax attention 的计算公式:O=softmax ((QK^T)⊙M_) V,其中 Q, K, V, M, O 分别为 query, key, value, mask 和输出矩阵,这里的 M 在单向任务(如 GPT)中是一个下三角的...
Attention注意力机制 LSTM 01.png 图A是在走隐层的路上,第一道门忘记门x[0,1],决定保留多少信息过来;第二道门,+[-1,1],信息增益门,多的更多少的更少。 02.png 机器学习面试之Attention https://www.jianshu.com/p/c94909b835d6 Attention注意力机制介绍 https://www.cnblogs.com/hiyoung/p/9860561....