谷歌大脑的新作,还是和MLP相关,文章仍然是质疑 self-attention 在 Transformer 中的重要性,以及是否可以被取代。 提出一种基于MLP的,无注意力机制的,由通道映射、空间映射和门控制组成的结构,来替代 Transformer。 新结构的实验得到了很好的效果,在ImageNet上,gMLP达到了和DeiT接近的效果。和MLP-Mixer相比,它的参数...
此文使用gMLP做masked language modeling,gMLP采用和Bert一样的设置最小化perplexity取得了和Transformer模型预训练一样好的效果。通过pretraining和finetuning实验发现随着模型容量的增加,gMLP比Transformer提升更大,表明模型相较于self-attention可能对于模型容量的大小更为敏感。 对于需要跨句对齐的微调任务MNLI,gMLP与Transfo...
Pay Attention to MLPs0、Introduction本文是谷歌Brain Team的一项工作,提出了一种基于MLP和门控机制(Gating)的模型gMLP,总结如下: \text{gMLP} = \text{MLP} + \text{Gating} \text{Performance of gMLP} \a…
multi-head self-attention blocks, 可以聚合token之间的空间信息。 其中的attention mechanism一直被认为transformers取得优秀成绩的重要因素。和MLP相比,attention可以根据模型输入,调整参数,而MLP的参数是固定的。那么问题来了,transformers效果那么好,是self-attention起的决定性作用吗,self-attention是必要的吗? 本文提出了...
Pay Attention to MLPs 技术标签: MLP backbone 计算机视觉论文速递 人工智能 机器学习 深度学习 计算机视觉研究表明:自注意力对于视觉Transformer并不重要,因为gMLP可以达到相同的精度,性能优于ResMLP、MLP-Mixer等网络,可比肩DeiT等,在视觉和语言任务中通吃!可媲美Transformer! 注1:文末附【视觉Transformer】交流群 注...
论文标题:Pay attentions to MLPs 论文解读人:爱晒太阳的小白猫 【最近加班过度,断更了好几周。。】 创新:提出了gMLP architecture - MLPs with gating,用一个没有注意力的简单结构,得到了和transformer媲美…
论文下载地址: Pay Attention to MLPs摘要Transformers已经成为深度学习中最重要的架构创新之一,并且在过去几年里实现了许多突破。在这里,我们提出了一个简单的、注意力无关的网络架构,即gMLP,该架构仅仅基于…
Pay Attention to MLPs Defa Zhu https://zhudefa.github.io/ 来自专栏 · AI时事追击 11 人赞同了该文章 一句话总结 最近几篇"Fully MLP"工作里面,性能最够看的工作。和MLP-Mixer和ResMLP关键的区别是,spatial-wise的FC得到的结果要和输入做乘积,类似Gating的操作,也是该工作方法名字gMLP的由来。结果...