MLP和注意力机制的结合在多任务学习和跨模态应用中也表现出色。多任务学习模型被训练来同时处理多种任务,而MLP和注意力机制的结合可以提升这种处理能力。在跨模态应用中,例如结合视觉和文本信息的任务,注意力机制有助于模型更好地理解和整合来自不同模态的信息。📖 提高模型解释性和可调节性: 为了让用户更容易理解...
今年的一个重要创新是开发了新的深度学习架构,这些架构有效地结合了MLP和注意力机制。在这些架构中,MLP用于捕捉数据的基本特征和模式,而注意力机制用于增强模型对关键信息的聚焦能力。例如,一些新模型使用MLP来处理输入数据的底层特征,并使用注意力机制来动态调整网络对不同特征的关注程度。这种结合方法在图像识别、文本...
当前，卷积神经网络（CNN）和基于自注意力的网络（如近来大火的 ViT）是计算机视觉领域的主流选择，但研究人员没有停止探索视觉网络架构的脚步。近日，来自谷歌大脑的研究团队（原 ViT 团队）提出了一种舍弃卷积和自注意力且完全使用多层感知机（MLP）的视觉网络架构，在设计上非常简单，并且在 ImageNet 数据集上实现...
关于自注意力层(以下简称 SA 层)和全连接层(以下简称 MLP 层)的区别,我觉得可以这样思考: 首先需要承认,二者的确很相似,最终输出时都是矩阵乘以矩阵,但是实际还是有所不同的。我们可以通过考察计算复杂度来确认这一事实。 1. 推导:MLP 层和 SA 层的计算复杂度 MLP 层间的加权公式如下,这里我们略去偏置项 b...
1. 外部注意力 1.1. 论文 "Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks" 1.2. 概要 1.3. 代码 from attention.ExternalAttention import ExternalAttentionimport torchinput=torch.randn(50,49,512)ea = ExternalAttention(d_model=512,S=8)output=ea(input)print(output...
去年来自谷歌大脑的研究团队在网络架构设计方面挖出新坑，提出 MLP-Mixer ，这是一个纯 MLP 构建的视觉架构。该架构无需卷积、注意力机制，仅需 MLP，在 ImageNet 数据集上就实现了媲美 CNN 和 ViT 的性能表现。之后清华大学等机构的研究者先后将纯 MLP 用于构建视觉架构和新的注意力机制，这些研究将 CV 的研究...
[1] MLP参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/63184325 [2] 编码器-解码器参考:6405">https://zhuanlan.zhihu.com/p/52036405 [3] 注意力机制参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/46313756[4] skip connect参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/42833949...
技术潮流总有变化的时候——到了 2021 年,风向似乎变成了多层感知机(MLP)。近日,谷歌大脑 Quoc Le 等人的一项研究对注意力层的必要性提出了质疑,并提出了一种具有空间门控单元的无注意力网络架构 gMLP,在图像分类和掩码语言建模任务上均实现了媲美 Transformer 的性能
当前,卷积神经网络(CNN)和基于自注意力的网络(如近来大火的 ViT)是计算机视觉领域的主流选择,但研究人员没有停止探索视觉网络架构的脚步。近日,来自谷歌大脑的研究团队(原 ViT 团队)提出了一种舍弃卷积和自注意力且完全使用多层感知机(MLP)的视觉网络架构,在设计上非常简单,并且在 ImageNet 数据集上实现了媲美 CNN...
近日,谷歌大脑团队新出了一篇论文,题目为《MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision 》,这篇论文是原视觉Transformer(ViT)团队的一个纯MLP架构的尝试。 本文总结来说就是提出了一种仅仅需要多层感知机的框架——MLP-Mixer,无需卷积模块、注意力机制,即可达到与CNN、Transformer相媲美的图像分类性能。