但是不同点是,基于注意力机制下的receptive field更加的准确且能够发挥出self-attention的优势,将强联系的区域作为receptive field,相比于卷积核的固定field来说更加具有优势。但是self-attention的高灵活性也带来了其与CNN在训练数据规模上不同带来的准确率的差异,在训练数据规模较高时,self-attention才能够发挥出高灵活...
然而,也有两大局限性:1. 把每一个元素都当成个体,忽略了原本就成对的情况。2. multi-head attention 的每个子空间中特征不能相互交流。为了解决上述问题,本文提出Convolutional Self-Attention Networks,利用一个以为卷积来限制attention的关注范围,用一个二维卷积来使不同head 子空间下的特征能够相互参考。 Approach:...
Self-attention net Self-attention net,三个并行的卷积操作,俩个矩阵乘法运算,一个softmax层和一个额外的操作。在整个网络中self-attention net是嵌套在base-net中的。图中的转置操作是矩阵运算的需要,attention maps是self-attention net网络的关键值,有了它之后就可以计算出后面的SA和out的值。Self-attention利用a...
The convolutional self-attention blocks are composed of ResNet bottleneck blocks with multi-head self-attention (MHSA) blocks. We eliminate the spatial (3脳3\\documentclass[12pt]{minimal} \\usepackage{amsmath} \\usepackage{wasysym} \\usepackage{amsfonts} \\usepackage{amssymb} \\usepackage{...
而在捕捉远距离互动关联(long range interaction)上, 近期的Self-attention主要表现的很非常好(has emerged as a recent advance). 自专注力身后的重要观念是转化成从掩藏模块测算的值的加权平均. 有别于卷积和实际操作或是池化实际操作, 这种权重值是动态性的依据键入特点,根据掩藏模块中间的相似度涵数造成的(produ...
我们的实验表明,仅关注架构的前几层(Stand-alone self-attention)确实学习了如何在每个查询像素周围加入网格状模式,类似于我们的理论建构。 2. Background on Attention Mechanisms for Vision 2.1 the Multi-Head Self-Attention Layer image.png 上述自我注意模型的一个关键特性是它与重新排序等价,就是说,它提供相同...
"Do self-attention layers process images in a similar manner to convolutional layers? "self-attention层是否可以执行卷积层的操作?1.2 作者给出的回答理论角度:self-attention层可以表达任何卷积层。 实验角度:作者构造了一个fully attentional model,模型的主要部分是六层self-attention。结果表明,对于前几层self-...
SELF-ATTENTION AS A CONVOLUTIONAL LAYER 定理1,对于multi-head self-attention,Nh个head,每个head输出Dh维,总体出输出Dout维,相对位置编码Dp>=3维,可以表示任何卷积,核大小为根号Nh,输出通道为min(Dh,Dout),文章认为Dh<Dout时,Wout相当于一个升维过程,这个操作的特征提取不能代表原始卷积的属性,所以建议Dh=Dout...
作者对比了三个部分分别采用 Max-Pooling 和 Self-Attention 的结果，如下表所示。结果显示 Passage 部分使用 Self-Attention，其余两部分使用 Max-Pooling 效果最好。作者也对比了不同的门卷积结构，GTU、GLU、GLRU 等，公式和实验结果如下：4.参考文献 Gated Convolutional Networks for Commonsense Machine ...
而在捕获长距离交互关系(long range interaction)上, 最近的Self-attention表现的很不错(has emerged as a recent advance). 自注意力背后的关键思想是生成从隐藏单元计算的值的加权平均值. 不同于卷积操作或者池化操作, 这些权重是动态的根据输入特征,通过隐藏单元之间的相似性函数产生的(produced dynamically via a...