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。
#第 2 步:计算上一步结果的 softmax,再经过 dropout,得到 attention。 # 注意,这里是对最后一维做 softmax,也就是在输入序列的维度做 softmax # attention: [64,6,12,10] attention = self.do(torch.softmax(attention, dim=-1)) # 第三步,attention结果与V相乘,得到多头注意力的结果 # [64,6,12,...
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ConvLSTM_pytorch 是一个基于 PyTorch 的强大库,实现了卷积循环神经网络(ConvLSTM),为处理空间和时间维度的数据提供了一个灵活而高效的解决方案。 1、项目介绍 ConvLSTM_pytorch 是由 ndrplz 和 DavideA 共同开发的,它提供了一种实现 ConvLSTM 模块的方法。这个库源自另一个实现,并经过了重构和增强,以满足更多需求。
CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation PDF: https://arxiv.org/pdf/1811.11721.pdf PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks ...
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