1. AFT的原理 我们知道,注意力有多种不同的形式,例如Transformer的缩放点乘注意力,《Neural turing machines》[5]中提出的cosin相似性注意力,Bahdanau等人提出的加性注意力(Additive Attention)或者拼接注意力(Concat Attention)[6]。Transformer的高复杂度源自于它需要计算 Q 和KT 的矩阵乘运算,而这个矩阵的大小取决...
原本的ViT(左边)的不同层,head的attention map的响应最大区域基本都是中心区域。而用了AFT-conv后,不同层、head的attention都有所不同,有助于模型捕获不同尺度的特征。 3 小结 本文提出了一种Dot Product Attention Free的Transformer,最多能将transofmer的时间复杂度从\mathcal{O}(T^2d)降低到\mathcal{O}(...
Apple引领的创新，AFT（Attention Free Transformer）提出了一种突破性的计算方式，挑战了传统矩阵乘法在自注意力中的地位。AFT家族包括AFT-local（局部注意力）、AFT-simple和AFT-conv，每一个版本都在效率与复杂性之间寻求平衡。其中，AFT-full的精髓在于：首先，通过三个线性变换进行权值计算；接着，位置...
information redundancy, complex inter-modal information interaction, and difficult multimodal fusion faced by the audio–visual speech recognition system when dealing with complex multimodal information, this paper proposes an adaptive fusion transformer algorithm (AFT-SAM) based on a sparse attention ...
1. Transformer模型在处理长序列时面临的内存需求挑战,UC伯克利研究人员提出的RingAttention方法。 2. RingAttention通过将自注意力和前馈网络计算块块地分布在多个设备上,实现了内存高效,允许训练超过500倍长度的序列。 3. RingAttention的潜在应用领域,包括大型视频-音频-语言模型和理解科学数据。
max_seqlen: the maximum number of timesteps (sequence length) to be fed in dim: the embedding dimension of the tokenshidden_dim: the hidden dimension used inside AFT Full Number of heads is 1 as done in the paper ''' self.dim = dim ...