之前对NLP的理解并不透彻,尤其是这几个关键模型RNN、attention的设计动机、流转模式的理解,一直模棱两可,今天好好研究了下,总算是把NLP的迭代过程梳理了差不多,有几个总结的感悟,先写在文章之前: 1. 机器学习无非是特征拆合的艺术; 2.RNN其实只是在NN基础上加个状态层; 3.attention也不过是解决时序问题不同于...
Pytorch implementation of CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes---arXiv 2021.06.09 Pytorch implementation of Scaling Local Self-Attention for Parameter Efficient Visual Backbones---CVPR2021 Oral Pytorch implementation of Polarized Self-Attention: Towards High-quality Pixel-wise Re...
Pytorch implementation of CoAtNet:CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes---arXiv 2021.06.09 Pytorch implementation ofScaling Local Self-Attention for Parameter Efficient Visual Backbones---CVPR2021 Oral Pytorch implementation ofPolarized Self-Attention: Towards High-quality Pixel-wis...
M[b, i, j] = 0,表示 i 可以与 j 做 attention,M[b, i, j] = -inf ( 一个很大的负数,eg . -1e9 ),表示 i 不能与 j 做 attention。设置一个很大的负数,$QK^T/\sqrt{d_k}$ + M 经过 softmax 后不能做 attention 的位置则变为0。 每个head 输出的 embedding 通过 concat 生成 Multi-...
项目地址:https://github.com/xmu-xiaoma666/External-Attention-pytorch Contents - 1. External Attention Usage - 2. Self Attention Usage - 3. Simplified Self Attention Usage - 4. Squeeze-and-Excitation Attention Usage ...
Attention系列 1. **外部Attention**：在视觉任务中，通过使用两层线性层的外部Attention机制来增强模型性能。2. **自我Attention**：著名的“Attention Is All You Need”论文中提出了基于自我Attention的机制，简化了序列到序列学习的建模过程。3. **简化自我Attention**：虽然没有特定的论文，但简化...
参照右上图训练结果，Tiny 网络中 FF only 模型表现相比于 attention 模型，参数数目较多的情况下性能也并不占优。然而当模型增大为 Base 与 Large 时，仅有前传层的 FF only 表现就非常的惊艳了，在参数数目相比也较少的情况下，纯前传层构成的 MLP 模型 FF only 取得了几乎持平甚至占优的 Top-1 分类精确度...
《NLP: NN(MLP)-RNN-Attention-Transformer 》- 作者:阿航Ahang,O网页链接 (想看更多?下载 @知乎 App:S知乎)之前我也不是专业做nlp的,今天花一天梳理了下nlp是如何从神经网络一步步走到rnn、attention、transformer的,写完就发了,可能错误也不少,但是有不少自己的感悟,先分享下,～ û收藏 转发 评论 ...
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 Machine Translation by Jointly...
无Attention和MLP的语言模型反而更强了 ©作者 |杜伟、泽南 来源|机器之心 本文探索了 Monarch Mixer (M2) ,这是一种在序列长度和模型维度上都是次二次的新架构,并且在现代加速器上具有很高的硬件效率。 从BERT、GPT 和 Flan-T5 等语言模型到 SAM 和 Stable Diffusion 等图像模型,Transformer 正以锐不可当...