相对地，self-attention并非在通道层面上施加注意力，而是会进一步关注同个注意力头部(可以类比成是通道)...
因此我认为，self attention 就是无监督的逻辑。attention是人工的逻辑，即有导师监督的逻辑。下面是重点...
在对proj_value与attention_map点乘之前,先对attention进行转置。这是由于attention中每一行的权重之和为1,是原特征图第j个位置对第i个位置的权重,将其转置之后,每一列之和为1;proj_value的每一行与attention中的每一列点乘,将权重施加于proj_value上,输出为B×C×(W×H)。 代码语言:javascript 复制 这一步是...
最后Self-attention的求和运算对应Message Passing中第二步的Permutation Invariant函数,也就是说这里聚合领域信息的过程是通过Query对Key-Value聚合而来。那么也就是说,Attention的过程是把每一个Query和所有Key相连得到一个 Complete Bipartite Graph - 完全二分图 (左边是Query右边的Key-Value),然后在这图上去对所有Que...
那么NLP中GCN应该大有可为,毕竟Self-attention可以看出是GCN一种,那么肯定存在比Self-attention表达能力更强和适用范围更广的GCN。 Reference: 1. Attention is All You Need 2. Self-Attention with Relative Position Representations 3....
自注意力机制 (Self-attention)
SENet是面向通道的加权, self attention是面向pixel的加权.从感性上分析, SENet求的权重表征为特征层对...
抛开公式，SENet的注意力机制提供一组可学习参数来对模型特征图的激励加权(加强或抑制)，使得后续参数更加...
这一步是对attention之后的out进行加权,x是原始的特征图,将其叠加在原始特征图上。Gamma是经过学习得到的,初始gamma为0,输出即原始特征图,随着学习的深入,在原始特征图上增加了加权的attention,得到特征图中任意两个位置的全局依赖关系。 1.2 Self-attention机制应用:Non-local Neural Networks ...