embed_size):super(SelfAttention,self).__init__()self.embed_size=embed_sizeself.values=nn.Linear(embed_size,embed_size,bias=False)self.keys=nn.Linear(embed_size,embed_size,bias=False)self.queries=nn.Linear(embed_size,embed_size,bias=False)defforward(self,x,mask):N,seq_...
本文提出一种新的注意力范式 Agent Attention, 目的在计算效率和表征能力之间取得良好的平衡。具体而言, Agent Attention 表示为四元组 (Q,A,K,V), 在传统的注意力模块中引入了一组额外的 Agent token A。Agent token 首先充当 Query token Q 的代理来聚合来自 K 和V 的信息, 然后将信息广播回 Q 。鉴于 ...
0x1. Hardware-Efficient Linear Attention paper描述了一种名为FLASHLINEARATTENTION的算法,这是一种面向输入/输出且硬件高效的线性注意力算法,它和与FLASHATTENTION相似。这一节讨论在实际高效的实现中需要考虑的硬件方面的问题。 0x1.1 硬件优化的准则 一个高效的算法应考虑现代硬件上的计算模型、内存层次结构和专用计...
4.3、Focused linear attention module 基于上述分析,作者提出了一种新颖的线性注意力模块,称为“Focused Linear Attention”,它在保持表达能力的同时降低了计算复杂性。具体而言,作者首先设计了一种新颖的映射函数,以模拟原始 的尖锐分布。 在此基础上,作者关注了先前线性注意力模块中的低秩困境,并采用了简单的深度卷积...
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结构不同；计算复杂度不同等。结构不同：RetNet采用残差块结构，通过引入跳跃连接来避免梯度消失和表示瓶颈问题。而LinearAttention通常是一个线性变换，没有残差连接。计算复杂度不同：RetNet由于引入了残差块，其计算复杂度相对较高。而LinearAttention的计算复杂度相对较低，因为它只涉及一个线性变换操作。
用途不同、作用不同。1、用途不同：RetNet是用于人脸检测的，而LinearAttention是用于自然语言处理的。2、作用不同：RetNet中的残差连接使得网络可以学习到如何跳过一些不重要的信息，从而避免梯度消失的问题，而LinearAttention可以降低推理成本，但性能较差。
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Linear Attention Transformer是在传统Transformer模型的基础上进行改进的。它引入了一种新的注意力机制,即线性注意力。传统的注意力机制是通过计算输入序列中每个位置与其他位置之间的相似度来确定每个位置的权重,然后根据这些权重对输入序列进行加权求和。而线性注意力机制则是通过计算输入序列中每个位置与其他位置之间的线性...