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...
🌟 集成MLP和注意力机制的新架构: 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...
我们知道自从 Transformer 被证明在视觉任务上同样可行后，许多视觉相关的任务也随之应用该范式，且普遍都将性能提升归功于注意力机制，声称注意力机制为网络引入了全局感受野（global receptive field），并在不同的工作中致力于提升注意力模块的效率及有效性。于是该文章在 ImageNet 数据集上做了一个 “严格控制变量”...
无需卷积、注意力机制,MLP-Mixer仅需MLP即可达到与CNN、Transformer相媲美的性能。比如,在JFT-300M数据集预训练+ImageNet微调后,所提Mixer-H/14取得87.94%的top1精度。尽管所提方法性能并未达到最优,但本文的目的并不在于达成SOTA结果,而在于表明:简简单单的MLP模型即可取得与当前最佳CNN、注意力模型相当的性能。
[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...
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 的研究重心重新指向 MLP。众多研究者纷纷感叹：CV 领域网络架构的演变从 MLP 到 CNN 到 Transformer 再回到 MLP，真简直是一场 AI 领域的「文艺复兴」。时隔不到一年，来自 IBM Research 的研究团队近日又提出了 pNLP-...
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...
mlptransformerlayer normalizationself-attentiondropoutresidual connection多头注意力机制激活函数维度变换配置参数 本视频深入探讨了Transformer模型的关键组件,包括多头自注意力(Self-attention)机制、MLP(多层感知机)以及层归一化(Layer Normalization)。视频中详细解释了模型中的维度变换,特别是输入输出维度的调整,以及激活函数...
PyTorch实现各种注意力机制。 注意力(Attention)机制最早在计算机视觉中应用,后来又在 NLP 领域发扬光大,该机制将有限的注意力集中在重点信息上,从而节省资源,快速获得最有效的信息。 2014 年,Google DeepMind 发表《Recurrent Models of Visual Attention》,使注意力机制流行起来;2015 年,Bahdanau 等人在论文《Neural ...
1. 注意力是分类性能的保障吗? Do You Even Need Attention? A Stack of Feed-Forward Layers Does Surprisingly Well on ImageNet 在引入当前激烈讨论的 MLP-Mixer 模型之前,我们首先来看这篇牛津大学的 4 页研究报告,一定程度上它简明地回答了一个问题:注意力机制是保障图像分类任务性能的关键吗?我们知道自从...