其中核心模块为本文提出的基于k-means的kMaX解码器,作者仅仅将原始transformer解码器中的cross-attention更换为本文设计的k-means cross-attention,详细构成如下图所示,红色框表示k-means cross-attention的操作细节,根据上述分析,作者将空间维度...
其中核心模块为本文提出的基于k-means的kMaX解码器,作者仅仅将原始transformer解码器中的cross-attention更换为本文设计的k-means cross-attention,详细构成如下图所示,红色框表示k-means cross-attention的操作细节,根据上述分析,作者将空间维度上的argmax替换成为k-means中的聚类中心维度argmax操作,就可以得到一个kMaX解...
鉴于k-means的成功,假设在像素聚类方面,聚类argmax比空间softmax更适合,因为聚类argmax执行硬分配,并有效地将操作目标从数千个像素减少到只有几个聚类中心,加快训练收敛,从而获得更好的性能。 k-means Mask Transformer k - means cross-attention 提出的k-means交叉注意以类似于k-means聚类的方式重新定义交叉注意: ...
Cross-attention是一种注意力机制,它在处理序列数据时不仅考虑序列内部的关系,还考虑了不同序列之间的关系。在cross-attention中,通常有两组序列,一组是查询序列,另一组是键值序列。 为了更通俗地理解Cross-attention中的Q、K、V,我们可以通过一个简单的例子来说明,比如翻译任务。 假设我们有两个句子,一个是英文...
for mean, stdev, param in zip(means, stds, params): print(f'mean={mean:.4}, std={stdev:.4} using {param}') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. glorot_uniform为keras.layers中默认的参数初始化方式,看来效果还不错。 !!!Attention 计算机资源不够情况下,不要轻易做这样的网格搜索。
I came up with a strange KNN algorithm that I think is equivalent to self-attention: Suppose we have a typical (features, label)-style dataset D={(x1,Vx1),(x2,Vx2),…,(xN,VxN)}D={(x1,Vx1),(x2,Vx2),…,(xN,VxN)}, where xnxn are vectors and V is some matrix. In princ...
a K-means based quantitative-optimization method for deep cross-modal hashing(KQDH)is proposed,which classifies the feature vectors of multi-modal data by K-means clustering algorithm,controls the quantization error by the collective quantization method,and makes the hash code better represent the ...
Visualiza-tion of the attention layers illustrates that themodel selects qualitatively informative wordsand sentences. 提出了一种用于文档分类的分层关注网络。我们的模型有两个显著的特点:(1)它有一个更高级的结构,反映了文件的层次结构;(二)在词语和句子层面上有两种注意机制,使其在构建文件表达时,对重要...
Adversarial training provides a means of regularizing supervised learning algorithms while virtual adversarial training is able to extend supervised learning algorithms to the semi-supervised setting. However, both methods require making small perturbations to numerous entries of the input vector, which is ...
由图4、5分析可知,传统的K‑Means聚类算法没有对数据进行处里,数据点的分布十分密集不易聚类;GKKM聚类算法通过高斯核将数据进行映射后进行聚类,通过图4(b)和图5(b)可以看出,浅层的高斯核对数据的表达能力较弱,未能充分表达出数据之间的相关性,因此,GKKM聚类效果并不理想;而NTKKM聚类算法通过神经正切核将数据...