在原来的Transformer基础上将Multi-Head Self-Attention替换为Multi-Scale Multi-Head Self-Attention,并且移除FFN。对于移除FFN,作者的解释是:当w=1,也就是尺度为1的Self-Attention再加上非线性激活函数就等同于FFA(确实是这样的,attention机制和全连接层的关系可以参考: 2.4、Looking for Effective Attention Scales 整...
我们知道Multi-Head-Attention其实就是在单头Self-Attention的基础上,在隐状态维度的方向将其切分成H个头,公式如下所示: \left\{ \begin{array}{**lr**} head_i = Attention(Q_i, K_i, V_i) = softmax(\frac{Q_iK_i^T}{ \sqrt{d_k}}) * V , \ \ i\in[1, H]& \\ MultiHeadAttention...
首先需要明白一点的是，所谓的自注意力机制其实就是论文中所指代的“Scaled Dot-Product Attention“。在...
DilateFormer 的关键设计概念是利用多尺度空洞注意力（Multi-Scale Dilated Attention, MSDA）来有效捕捉多...
在「拆 Transformer 系列一:Encoder-Decoder 模型架构详解」中有简单介绍 Attention,Self-Attention 以及 Multi-Head Attention,都只是在直观上介绍 Attention 的作用,如何能够像人的视觉注意力机制那样,记住关键信息,并且也介绍了 Self-Attention 机制如何能通过对自身注意力加权来学习句子内部结构以及一些语法特征。
一、注意力机制:Attention 二、自注意力机制:Self-Attention 三、多头注意力机制:Multi-Head Self-Attention 四、位置编码:Positional Encoding Reference 前言 最近在学DETR,看源码的时候,发现自己对位置编码的理解很肤浅,只知道公式是这样的,但是深入的一些原理完全不懂。
在「拆 Transformer 系列一:Encoder-Decoder 模型架构详解」中有简单介绍 Attention,Self-Attention 以及 Multi-Head Attention,都只是在直观上介绍 Attention 的作用,如何能够像人的视觉注意力机制那样,记住关键信息,并且也介绍了 Self-Attention 机制如何能通过对自身注意力加权来学习句子内部结构以及一些语法特征。
来自CVPR2022 基于多尺度令牌聚合的分流自注意力 论文地址:[2111.15193] Shunted Self-Attention via Multi-Scale Token Aggregation (arxiv.org) 项目地址:https://github.com/OliverRensu
Recent works have shown that exploiting multi-scale representations deeply learned via convolutional neural networks (CNN) is of tremendous importance for accurate contour detection. This paper presents a novel approach for predicting contours which advances the state of the art in two fundamental aspects...
本文欲对工作、学术中有可能出现的一些Multi-Head-Attention的疑问进行探讨,尽可能的用通俗 的语言和可视化的方法展现出Multi-Head-Attention的内部运作逻辑,涉及问题点: 如何理解Self-Attention?Attention矩阵怎么读?为什么要scale?为什么要用Self-Attention?(基础知识铺垫) ...