2019年11月论文“Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All You Need“,谷歌工作。 Transformer神经序列模型中使用的多头注意层,是RNN的替代。虽然整个序列的并行性让这些层的训练通常快速而简单,但由…
Multi Query Attention(MQA)和Multi Head Attention(MHA)只差了一个单词,就是从「Head」变成了「Query」。 MQA 让所有的头之间共享同一份 Key 和 Value 矩阵,每个头只单独保留了一份 Query 参数,从而大大减少 Key 和 Value 矩阵的参数量。 代码: classMultiheadAttention(nn.Module):def__init__(self,d_mod...
前三个参数就是attention的三个基本向量元素Q,K,V query – Query embeddings of shape for unbatched input, when batch_first=False or when batch_first=True, where is the target sequence length, is the batch size, and is the query embedding dimension embed_dim. Queries are compared against key...
classMultiHeadAttention(nn.Module):def__init__(self,key_size,query_size,value_size,num_hiddens,num_heads,dropout,bias=False,**kwargs):super(MultiHeadAttention,self).__init__(**kwargs)self.num_heads=num_heads self.attention=DotProductAttention(dropout)self.W_q=nn.Linear(query_size,num_hid...
Focusing attention:使模型注意到那些在任务中可能不容易被注意到的部分(自动驾驶+路标检测;面部识别+头部位置识别) Quantization smoothing:某些任务中,训练目标是高度离散化的(人为打分,情感打分,疾病风险等级),使用离散程度较小的辅助任务可能是有帮助的,因为目标更平滑使任务更好学 ...
out, self.attention_score = attention(query, key, value, mask=mask, dropout=self.dropout) # 3) "Concat" output out = out.transpose(1, 2).contiguous() \ .view(batch_size, -1, self.num_heads * self.k_dim) # 4) Apply W^O to get the final output ...
一般我们说Attention的时候,他的输入Source和输出Target内容是不一样的,比如在翻译的场景中,Source是一种语言,Target是另一种语言,Attention机制发生在Target元素Query和Source中所有元素之间。而Self Attention指的不是Target和Source之间的Attention机制,而是Source内部元素之间或者Target内部元素之间发生的Attention机制,也可以...
Visual attention: Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention [ICML 2015] 三、典型任务 3.1 跨模态预训练 图像/视频与语言预训练。 跨任务预训练 3.2 Language-Audio Text-to-Speech Synthesis: 给定文本,生成一段对应的声音。
Focusing attention:使模型注意到那些在任务中可能不容易被注意到的部分(自动驾驶+路标检测;面部识别+头部位置识别) Quantization smoothing:某些任务中,训练目标是高度离散化的(人为打分,情感打分,疾病风险等级),使用离散程度较小的辅助任务可能是有帮助的,因为目标更...
设计了通过在空间上的cross-attention,和时间上的self-attention,设计 learnable BEV queries 去做时域上的结合,然后加到Unified BEV 特征中 做nuScenes和Waymo的detection任务重取得了不错的效果相关工作中介绍了 基于transformer-based 2D perception,和基于相机的 3D Perception问题区:cross...