在multi-stage的卷积网络基础上将某些Mixing Block替换为Transformer的Block, 并且处于对他们建模能力的考量,选择在浅层网络使用CNN,深层网络使用Transformer,得到两种模型空间: SOTA模型比较结果: 整体结论是: Transformer能力要比MLP强,因此不考虑使用MLP作为混合架构 混合Transformer+CNN的架构性能上能够超越单独的CNN架构或...
卷积和Transformer是互补的,卷积结构的泛化能力最好,而Transformer结构的模型容量最大。这表明卷积依然是设计轻量级模型的最佳选择,而在设计大模型时,可以充分考虑Transformer。 基于这些发现,作者利用卷积和Transformer层提出了两个不同尺寸的混合模型。实验结果表明,当在泛化能力和模型容量之间达到平衡时,这些简单的混合模型...
MLP-Mixer模型的核心思路是把图片分成很多的patch，每个patch就相当于Transformers的一个token，然后用MLP结合矩阵转置去处理数据。它的每层都包含token-mixing MLP block 和channel-mixing MLP block两个部分。前者是把不同的channel当成不同的计算单元，后者是把不同的token当成不同的计算单元。马毅教授认为，从理论角...
在multi-stage的卷积网络基础上将某些Mixing Block替换为Transformer的Block, 并且处于对他们建模能力的考量,选择在浅层网络使用CNN,深层网络使用Transformer,得到两种模型空间: SOTA模型比较结果: 整体结论是: Transformer能力要比MLP强,因此不考虑使用MLP作为混合架构 混合Transformer+CNN的架构性能上能够超越单独的CNN架构或...
BERT 中的Transformer 使用双向self-attention,而GPT 中的Transformer 使用受限制的self-attention,其中每个token只能处理其左侧的上下文。 什么是单向Transformer?在Transformer的文章中,提到了Encoder与Decoder使用的Transformer Block是不同的。在Decoder Block中,使用了Masked Self-Attention,即句子中的每个词,都只能对包括...
这个框架总体来说有两种模式:多阶段和单阶段。每个阶段内部采用的是Mixing Block,而该Mixing Block可以是卷积层、Transformer层以及MLP层。 经过实验发现了以下几个结论: 多阶段框架效果优于单节段框架(通过降采样划分阶段) 局部性建模具有高效性和重要性。
关于MLP-Mixer,目前学术界普遍认为,它与Transformer架构并没有本质的区别。MLP-Mixer模型的核心思路是把图片分成很多的patch,每个patch就相当于Transformers的一个token,然后用MLP结合矩阵转置去处理数据。它的每层都包含token-mixing MLP block 和channel-mixing MLP block两个部分。前者是把不同的channel当成不同的计算...
class MlpMixer(nn.Layer): def __init__( self, num_classes=1000, img_size=224, in_chans=3, patch_size=16, num_blocks=8, embed_dim=512, mlp_ratio=(0.5, 4.0), block_layer=MixerBlock, mlp_layer=Mlp, norm_layer=partial(nn.LayerNorm, epsilon=1e-6), act_layer=nn.GELU, drop_rate...
Transformer、ViT、MLP-Mixer都用了何恺明的skip-connnections，我想这应该是学术界有抱负研究者的梦想，...
我们已经描述并实现了基于缩放点积多头注意力10.5节和位置编码10.6.3节。接下来,我们将实现transformer模型的剩余部分。 In [ ] import math import pandas as pd import paddle from paddle import nn from d2l import paddle as d2l [基于位置的前馈网络] ...