Depth-wise卷积和Local Attention的设计原则如此相似,然而为什么Local Attention取得了如此高的表现力,而Depth-wise卷积没有呢?为了验证这一问题,文章使用Depth-wise卷积替换Swin Transfomer中的所有Local Attention模块,其他结构保持不变(per-LN修改为post-BN),同时为了验证动态DW卷积的效果,文章构建了两种dynamic特性的Dept...
不难发现,Depth-wise卷积的稀疏连接特性与Local Attention完全相同,在图像空间上局部链接,在通道上稀疏连接。 (2) 权重共享。权重共享的概念最初就诞生于卷积操作之中,Depth-wise卷积同样得益于权重共享操作,但与Local Attention略有不同,Depth...
Depth-wise 卷积和 Local Attention 的设计原则如此相似,然而为什么 Local Attention 取得了如此高的表现力,而 Depth-wise 卷积没有呢?为了验证这一问题,文章使用 Depth-wise 卷积替换 Swin Transfomer 中的所有 Local Attention 模块,其他结构保持不变(per-LN 修改为 post-BN),同时为了验证动态 DW 卷积的效果,文章...
global和local的区别:whether the “attention”is placed on all source positions or on only a few source positions 今天看了下 论文 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation,里面研究了attention的两类架构:global attention 和 local attention。这里将读完论文的一些收获记录下来。论文链...
在局部attention下,我们有两种模式。 第一种就是Monotonic(中文叫做无变化的)的对齐模型,local-m,我们简简单单的就令pt=tpt=t,这个公式的意思就是我们认为目标单词和我们的元单词是一一对应的。 另一种就是Predictive对齐模型(local-p),我们使用下面的公式预测ptpt: ...
论文解读——神经网络翻译中的注意力机制 以及 global / local attention,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
non-local attention公式一、non-local attention的概念 non-local attention是一种用于计算机视觉和自然语言处理任务中的注意力机制。它的提出源于人们对于传统注意力机制的局限性和不足的认识,旨在通过引入更广泛的上下文信息来改善模型的性能。非局部注意力机制的提出使得模型能够有效地捕捉到全局关联信息,从而提高了模型...
在这项研究中,来自百度研究院和香港大学的研究者重新思考了局部自注意力机制,提出了特征空间局部注意力(feature-space local attention 或简称 FSLA)。 Vision Transformer 舍弃了 ConvNet 先验信息,通过引入自注意力机制对远距离特征依赖进行建模,提升了模型的表征能力。然而 Vision Transformer 的自注意力机制在图像分...
In this paper, we propose to incorporate the local attention in WaveNet-CTC to improve the performance of Tibetan speech recognition in multitask learning. With an increase in task number, such as simultaneous Tibetan speech content recognition, dialect identification, and speaker recognition, the acc...
I saw #89 As far as I know both FAv2 and xFormers' FMHA support 1-D sliding window attention with causal masking, so you probably can use them for now, but again only when your token space is 1-D, and only when you're doing causal maskin...