这个attention的计算也就是AutoCorrelationLayer这个部分:发现这个部分相比于Transformer的attention的计算中主要有区别的就是inner_correlation这个部分。 接下来进入到了其中最麻烦的部分也就是,AutoCorrelation的计算的部分。
对比结果可以发现 通过 对CrossEntropyLoss函数分解并分步计算的结果,与直接使用CrossEntropyLoss函数计算的结果一致。 2.3 pytorch 和 tensorflow在损失函数计算方面的差异 pytorch和tensorflow在损失函数计算方面有细微的差别的,为啥对比pytorch和tensorflow的差异,因为一个更符合人的想法,一个稍微有一些阉割的问题,导致我们按...
scaled_attention_logits+=(mask*-1e9) attention_weights=softmax(scaled_attention_logits)# 计算注意力权重 output=np.matmul(attention_weights, v)# 计算输出 returnoutput, attention_weights defcross_attention(q, k, v, mask=None): """Cross-Attention机制""" # q, k, v 必须有匹配的前导维度 # ...
torch.nn是 PyTorch 的子库,提供构建神经网络的类。torch.nn.functional包含一些没有参数的函数,例如激活函数。 classCrossAttention(nn.Module):def__init__(self,dim,heads=8):super().__init__() 这里我们定义了一个名为CrossAttention的类,它继承自nn.Module,这是 PyTorch 中所有神经网络模块的基类。在初...
多模态任务:CrossAttention机制还可以应用于多模态任务中,如图像描述生成。在这种场景下,图像特征和文本序列分别作为编码器和解码器的输入。CrossAttention机制帮助解码器在生成文本描述时,能够充分利用图像中的关键信息。 CrossAttention的实现示例 为了更直观地理解CrossAttention的实现过程,我们可以使用PyTorch框架来构建一个...
self-attention作为transformer的核心操作,可以考虑输入向量之间的关系,不受输入顺序的影响。换句话说,它具有置换不变性。因此,self-attention可以轻松处理点云。一些研究人员提出了基于self-attention的点云分割方法,并取得了良好的效果。例如,Zhao等人[8]根据点云的特征设计了self-attention,并探讨了位置编码对分割结果的...
从0配置环境到跑通代码:pycharm+anaconda+pytorch+cuda全详解,最通俗易懂的深度学习环境配置教程! 612 1 3:06:26 App 我是一名智商为251的数学天才,同时也患有阿斯伯格综合征…… 3988 16 22:11 App 11款神经网络科研绘图可视化工具,高效绘图太省事了!原来神经网络图这么简单就能画出来!浏览方式(推荐使用) 哔哩...
虽然在某些特定的场景下计算机可以比人类更快、更精准的识别出目标，但实际上，由于各类物体在不同的观测...
几篇论文实现代码:《Prototypical Cross-Attention Networks for Multiple Object Tracking and Segmentation》(NeurIPS 2021) GitHub:https:// github.com/SysCV/pcan [fig1]《A Unified View of cGANs with and without Classifiers》(NeurIPS 2021) GitHub:https:// github.com/sian-chen/PyTorch-ECGAN [fig2]...