原文地址 https://arxiv.org/pdf/1804.03999.pdfarxiv.org/pdf/1804.03999.pdf 源码地址 ozan-oktay/Attention-Gated-Networksgithub.com/ozan-oktay/Attention-Gated-Networks Contribution 相对于原始版本的Unet,作者提出了一种Attention Gate结构,AG接在每个跳跃连接的末端,对提取的feature实现attention机制。...
SD和text embedding交互的cross attention也没有用位置编码。不过CLIP里面应该做了位置编码，所以这个影响不...
刊+kaggle组队关注V.X工中号:AI技术星球 发送211 领取资料包:1、超细AI学习路线 2、AI基础:Python基础、数学基础 3、机器学习:12大经典算法、10大案例实战、推荐系统等 4、深度学习:Pytorch+TensorFlow等课程、NLP、神经网络 5、物体检测:YOLO、MASK-RCNN 6、计算机视觉:OpenCV、unet等 7、各阶段AI论文攻略合集...
UNet是一种具有编解码器结构的深度学习网络,广泛应用于医学图像分割。多尺度特征的结合是实现精确分割的重要因素之一。UNet++是通过设计一种嵌套和密集跳跃连接的架构而开发的一种改进的UNet。然而,它没有从全尺度探索足够的信息,仍然有很大的改进空间。在本文中,我们提出了一种新的UNet 3+,它利用了全尺寸跳跃连接和...
通过实例系统化地给读者呈现底层原理、应用场景，甚至能直观地展示项目的源码，而这些经过提炼的知识在...
这可能是我见过最全的时间序列预测实战教程!CNN-LSTM-Attention神经网络时间序列预测代码解读、LSTM股票预测、Time-LLM、Informer共计23条视频,包括:Time-LLM:基于大语言模型的时间序列预测、CNN-LSTM-Attention神经网络时间序列预测代码讲解~1、Informer时间序列预测等
然后,生成带注意力机制的词向量(通常K和V取相同的值,因而有lv=lk),另外上面整合attn_applied和input使用的是cat操作,而这里使用的是残差(类似于unet和resnet),最后使用PositionwiseFeedForward(2个fc层)来融合attn_applied和input,最终生成带注意力机制的词向量。
前几天逛github刷到一个『awesome-fast-attention』大列表,整理了一系列关于attention的高效改进文章,包括论文、引用量、源码实现、算法复杂度以及关键亮点。其中一部分论文,我们在之前的『Transformer Assemble』系列文章中也都有作过解读~ Efficient Attention
Stable Diffusion中的Unet是UNet2DConditionModel,在常规的Unet的基础之上添加了cross attention,这里cross attention所耦合的信息就是所谓的condition,也就是prompt;而常规的Unet输入就是需要处理的图片(可以是图片,也可以是高斯噪声,也可以是图片与高斯噪声的叠加态)。