AttentionFreeTransformer中的AFTFull主要负责什么功能? AFTSimple与AFTFull的主要区别是什么? AFTLocal在AttentionFreeTransformer中的作用是什么? 我觉得源码写的很好懂,我就不加注释了,直接上计算流程图。 AFTFull 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 class AFTFull(nn.Module): def __ini...
一、概述 AFT是Apple提出的一种创新性的计算方式，它挑战了传统矩阵乘法在自注意力机制中的地位。AFT家族包括多个版本，如AFTlocal、AFTsimple、AFTconv等，每个版本都在效率与复杂性之间寻求平衡。二、AFTfull的核心流程 权值计算：首先，通过三个线性变换进行权值计算。位置信息编码：位置信息被巧妙地编码...
在AFT注意力机制的类的构造函数 `__init__` 中,模型的初始化过程被定义了。这个函数接受三个参数: d_model: 输入数据的特征维度。 n: 序列的长度,默认为49。 simple: 一个布尔值,如果设置为True,则使用零初始化的位置偏置,否则使用可学习的参数初始化。初始化过程中,首先调用了父类 `nn.Module` 的构造函...
AFT-simple类似于线性化注意力,其公式为: Yt=Yt=ϕ(Qt)∑Tt′=1(ϕ(Kt′)TVt′)ϕ(Qt)∑Tt′=1ϕ(Kt)Tϕ(Qt)∑t′=1T(ϕ(Kt′)TVt′)ϕ(Qt)∑t′=1Tϕ
AFTSimple classAFTSimple(nn.Module):def__init__(self, max_seqlen, dim, hidden_dim=64):super().__init__()''' max_seqlen: the maximum number of timesteps (sequence length) to be fed in dim: the embedding dimension of the tokens ...
此外AFT还提出了AFT-local、AFT-simple和AFT-conv,AFT-local的提出是作者发现注意力表现出明显的局部注意力模式,因此使用了更小的注意力窗口。AFT-conv则是作者借鉴了分组卷积的思想,让Transformer看做分组卷积的每个组,并且使用了一个共享的位置编码偏置。 在这篇文章中,我们将带来AFT的详细介绍,并且将根据介绍使用...
AFTSimple class AFTSimple(nn.Module): def __init__(self, max_seqlen, dim, hidden_dim=64): super().__init__() ''' max_seqlen: the maximum number of timesteps (sequence length) to be fed in dim: the embedding dimension of the tokens ...
AFT-simple进一步简化，摒弃了无关位置编码，类似于Linear Attention，以更纯粹的线性方式处理注意力。而AFT-conv更是将CNN特性与注意力结合，通过分组卷积实现多头注意力，代码如下：class AFTConv(nn.Module): ... def __init__(self, heads, max_len, dim, hid_dim, window_size): ... self....
AFT-local通过减少窗口外位置编码的参与来优化计算，而AFT-simple则是将特定值置零简化计算过程。AFT-conv则引入局部感知和参数共享的概念，借鉴分组卷积的思想来提升在图像数据上的表现。最后，文章指出对位置偏置的参数化可以提升模型效果，而AFT-conv通过重参数化技巧优化计算。总结部分强调AFT通过替代矩阵...
@百度文库组词造句一般现在时造句 Aft 百度文库组词造句 当然,以下是一个使用一般现在时(Simple Present Tense)并且包含单词"Aft"的句子: "The ship's dining room is located aft on the second deck." 这句话的意思是:“船的餐厅位于第二层甲板的后部。”...