Pytorch implementation of CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes---arXiv 2021.06.09 Pytorch implementation of Scaling Local Self-Attention for Parameter Efficient Visual Backbones---CVPR2021 Oral Pytorch implementation of Polarized Self-Attention: Towards High-quality Pixel-wise Re...
Pytorch implementation of CoAtNet:CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes---arXiv 2021.06.09 Pytorch implementation ofScaling Local Self-Attention for Parameter Efficient Visual Backbones---CVPR2021 Oral Pytorch implementation ofPolarized Self-Attention: Towards High-quality Pixel-wis...
本文一手将介绍AI多模态架构中的输入投影器(Input Projector),并从线性投影器(Linear Projector)、多层感知器(Multi-Layer Perception, MLP)和交叉注意力(Cross-Attention)三个角度,总结当前主流的工作方案! 多模态大模型需要处理不同类型的输入数据,如图像、文本、音频等。为了将这些不同的数据转换到一个共同的表示空...
fromattention.SelfAttentionimportScaledDotProductAttention importtorchinput=torch.randn(50,49,512)sa = ScaledDotProductAttention(d_model=512, d_k=512, d_v=512, h=8)output=sa(input,input,input)print(output.shape) 3. Simplified Self Attention Usage 3.1. Paper None 3.2. Overview 3.3. Code from...
在深度学习领域，Attention、MLP、Conv和Re-parameter是当前研究中的热门话题。本文旨在对这些领域的代表性论文进行总结，帮助读者快速理解其核心思想和应用。Attention系列 1. **外部Attention**：在视觉任务中，通过使用两层线性层的外部Attention机制来增强模型性能。2. **自我Attention**：著名的“Attention...
总之,这篇论文是在说,不是“attention is all you need”,而是“attention+跳过连接+MLP”is all you need。当然,保守点的话可以这么说,Transformer至今为止表现出的有效性,无论是零样本学习、多模态学习还是模态迁移,都离不开跳过连接和MLP的支持。
他们的研究灵感来自 MLP-mixer 和 ConvMixer;这两项研究观察到:许多机器学习模型的运作方式都是沿序列和模型维度轴对信息进行混合,并且它们往往对两个轴使用了单个算子。 寻找表现力强、次二次且硬件效率高的混合算子的难度很大。举个例子,MLP-mixer 中的 MLP 和 ConvMixer 中的卷积都颇具表现力,但它们都会随输入...
本周为TechBeat人工智能社区第322期线上Talk。北京时间7月20日(周二)晚8点,清华大学计算机系在读博士生——国孟昊的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播!他与大家分享的主题是: “External Attention 和 EAMLP”,届时将介绍有关一种新的注意力机制External attention和
在机器学习任务中,单一模型可能难以充分挖掘数据特征,因此模型融合是一种有效的策略,通过结合多个模型的优势,提高整体预测性能。在这篇博客中,我们将探讨三种融合方法(Attention、MLP 和 Stacking),并使用六种基础模型进行融合,以优化二分类任务的预测效果。
他与大家分享的主题是: “External Attention 和 EAMLP”,届时将介绍有关一种新的注意力机制External attention和一种MLP结构EAMLP的进展。 Talk·信息 主题:External Attention 和 EAMLP 嘉宾: 清华大学 计算机系在读博士生 国孟昊 时间:北京时间7月20日 (周二) 20:00 ...