5.2 CA的实现代码 importtorchimporttorch.nnasnnclassh_sigmoid(nn.Module):def__init__(self, inplace=True):super(h_sigmoid,self).__init__()self.relu = nn.ReLU6(inplace=inplace)defforward(self, x):returnself.relu(x +3) /6classh_swish(nn.Module):def__init__(self, inplace=True):...
同其它模型一样,transformer的word emebdding层将输入token转换为 维词向量。在解码时,同样对输出先进行线性变换,再进行softmax归一化,得到下一个词的概率分布。 不同的是,transformer模型的word embedding层和pre-softmax层之间的权重参数是共享的,这样做可以有效减少模型参数量。我们知道embedding层和pre-softmax层的...
第二个注意力层被称作encoder-decoder attention layer,由图二可知,它的query来自前一级的decoder层的输出,key、value来自encoder的输出,encoder的输出可以帮助解码器关注输入序列哪些位置合适。接下来送入前馈层,然后重复这些步骤,直到到达一个特殊的终止符号,它表示transformer的解码器已经完成了它的输出。每个步骤的输出...
To this end, previous Transformer-based methods explore global consensus either on context similarity or affinity map between support-query pairs. In this work, we effectively integrate the context and affinity information via the proposed novel Context and Affinity Transformer (CATrans) in a ...
大模型的参数量主要是通过对Transformer的Decoder模块进行堆叠而上升的。比如开源大语言模型LLAMA-2就由32个Transformer Decoder进行堆叠,参数量可达几十亿甚至几百亿。OpenAI的GPT-4作为领先全球的大模型,甚至达到了1.76万亿个参数。巨大的参数量使大模型在具备超强的表...
其中efficient Transformer 是指占用的内存更小、训练和推理过程中的计算成本更小的模型,试图来推翻Transformer 的霸权。 当前的非 Transformer架构研究正走向何方? 现在主流的非 Transformer 研究基本都是针对 attention 机制去优化 full attention 的部分,然后想办法将这一部分变成一个 ...
MCT 172\ CA Application Electronic, Instrument Type Current Transformer Phase Single Operation Condition Indoor Usage Measurement Winding Form Multilayer Honeycomb Type Insulating Medium Epoxy Resin Installation Active Type Magnetic Circuit Structure Cascade Type ...
SRDTrans: Spatial redundancy transformer for self-supervised fluorescence image denoising - cabooster/SRDTrans
YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| 添加SE、CBAM、ECA、CA、Swin Transformer等注意力和多头注意力机制 前言 这篇文章带来一个经典注意力模块的汇总,虽然有些模块已经发布很久了,但后续的注意力模块也都是在此基础之上进行改进的,对于初学者来说还是有必要去学习了解一下,以加深对模块,模型的理解。
They authors claimed that their model, the Transformer, outperformed the state-of-the-art one in machine translation with only attention, no CNNs, no RNNs. How cool it is! At the end of the paper, they promise they will make their code available soon, but apparently it is not so yet...