Deepmind 出新招,ReLU 尽展优势。Transformer 架构已经在现代机器学习领域得到了广泛的应用。注意力是 transformer 的一大核心组件,其中包含了一个 softmax,作用是产生 token 的一个概率分布。softmax 有较高的成本,因为其会执行指数计算和对序列长度求和,这会使得并行化难以执行。Google DeepMind 想到了一个新思路...
为了降低计算成本,DeepMind公司近期提出了一种新的方法,通过将ReLU替换为softmax,从而在视觉Transformer中实现成本速降。 一、视觉Transformer的基本原理 视觉Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络结构,它可以处理不同尺寸和形状的输入数据。与传统的卷积神经网络(CNN)不同,视觉Transformer没有卷积层,而是通过自注意...
此外,在每个骨干网的输入嵌入之后,还直接加入了一个非线性输入投影层,以便更好地调整输入的单模态表征,用于多模态任务。 在第一个 Transformer 块之前(嵌入层之后),插入两个可学习的多层感知器(MLP)投影,然后对每个骨干进行 ReLU 转换: 这...
Google DeepMind 想到了一个新思路:用某种不一定会输出概率分布的新方法替代 softmax 运算。他们还观察到:在用于视觉 Transformer 时,使用 ReLU 除以序列长度的注意力可以接近或匹敌传统的 softmax 注意力。 论文:https://arxiv.org/abs/2309.08586 这一结果为并行化带来了新方案,因为 ReLU 注意力可以在序列长度维度...
在第一个 Transformer 块之前(嵌入层之后),插入两个可学习的多层感知器(MLP)投影,然后对每个骨干进行 ReLU 转换: 这样做是为了让单模态表征更好地适应多模态设置。 让i_A 和 i_B 分别代表 A 层交叉到 B 层和 B 层交叉到 A 层的间隔。将 k 层单模解码器 A 的隐藏表征法称为 ...
Deepmind 出新招,ReLU 尽展优势。 Transformer 架构已经在现代机器学习领域得到了广泛的应用。注意力是 transformer 的一大核心组件,其中包含了一个 softmax,作用是产生 token 的一个概率分布。softmax 有较高的成本,因为其会执行指数计算和对序列长度求和,这会使得并行化难以执行。
在第一个 Transformer 块之前(嵌入层之后),插入两个可学习的多层感知器(MLP)投影,然后对每个骨干进行 ReLU 转换: 这样做是为了让单模态表征更好地适应多模态设置。 让i_A 和 i_B 分别代表 A 层交叉到 B 层和 B 层交叉到 A 层的间隔。将 k 层单模解码器 A 的隐藏表征法称为 图片,其中 d_A 是 tr...
softmax 运算。他们还观察到:在用于视觉 Transformer 时,使用 ReLU 除以序列长度的注意力可以接近或...
Deepmind 出新招,ReLU 尽展优势。 Transformer 架构已经在现代机器学习领域得到了广泛的应用。注意力是 transformer 的一大核心组件,其中包含了一个 softmax,作用是产生 token 的一个概率分布。softmax 有较高的成本,因为其会执行指数计算和对序列长度求和,这会使得并行化难以执行。
Deepmind 出新招,ReLU 尽展优势。 Transformer 架构已经在现代机器学习领域得到了广泛的应用。注意力是 transformer 的一大核心组件,其中包含了一个 softmax,作用是产生 token 的一个概率分布。softmax 有较高的成本,因为其会执行指数计算和对序列长度求和,这会使得并行化难以执行。