在得到每个patch的数据后,下一步是生成每个patch的embedding。在之前的Transformer类型的工作中,一般会引入position embedding解决Transformer无法建模时序的问题。而本文中,由于采用了CNN的结构,天然具备对序列的建模能力,因此文中没有引入任何position embedding,而是直接通过一个MLP将patch内的序列数据映射成embedding。 3 ...
self.pos_embedding = nn.Parameter(torch.randn(1, num_patches+1, embed_dim)) # 给patch embedding加上位置信息 self.dropout = nn.Dropout(drop_out) def forward(self, img): x = self.patch_embedding(img) # [B,C,H,W] -> [B, patch_size_dim, N, N] # N = Num_patches = (H*W)...
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Effect of module position 在PVT中,有四个patch embedding模块,第一个直接操作输入图像,其余的操作上一个stage输出的特征。由于原始图像包含的语义信息很少,因此第一个模块很难预测其自身区域之外的偏移量和大小。因此,作者只尝试替换其余的三个patch embedding模块。结果见上表。第2阶段、第3阶段和第4阶段获得的提升...
如上图,本文将多元时间序列(维度为 )中每一维单独进行处理,即将每一维分别输入到 Transformer Backbone 中,将所得预测结果再沿维度方向拼接起来。这相当于将不同维度视为独立的,但 embedding 和 Transformer 的权重在各个维度是共享的。这样的话,每个 Transformer Backbone 只需要处理单变量序列。
在这个示例中,我们首先定义了一个 PatchEmbedding 类,用于将输入时间序列数据切割成 patch 并进行编码。然后,我们定义了一个 PatchTST 类,它结合了 PatchEmbedding 和Transformer 编码器,以实现基于 Patch 的时序预测。最后,我们生成了一些随机输入数据,并测试了模型的输出维度。 请注意,这只是一个简单的示例,实际应用...
--no-position-embedding \ --untie-embeddings-and-output-weights \ --disable-bias-linear 如果想将llama模式变成baichuan模型,那么仅仅需要添加采用--use-alibi-mask开关,同时关闭Rotary Embeeding开关即可,具体配置如下所示: --swiglu \ --use-alibi-mask \ ...
--no-position-embedding \ --untie-embeddings-and-output-weights \ --disable-bias-linear 如果想将llama模式变成baichuan模型，那么仅仅需要添加采用--use-alibi-mask开关，同时关闭Rotary Embeeding开关即可，具体配置如下所示：--swiglu \ --use-alibi-mask \ --position-embedding-type none \ --untie-...
x = self.value_embedding(x) + self.position_embedding(x) #(B * N, head, dmodel) return self.dropout(x), n_vars reshape完了之后分别进行两种嵌入方法,pos位置嵌入和value_embedding self.value_embedding = nn.Linear(patch_len, d_model, bias=False) ...
每个图像被分割成一系列不重叠的块(分辨率如 16x16 或 32x32),并线性embedding,接下来,添加position embedding,并通过编码器层发送。 在开头添加 [CLS] 标记以获得整个图像的表示。 可以在hidden states之上添加MLP head以对图像进行分类。 ViT架构: -来自原论文:An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for...