从编码器输入的句子首先会经过一个自注意力层,这层帮助编码器在对每个单词编码时关注输入句子的其他单词。自注意力层的输出会传递到前馈神经网络中。每个位置的单词对应的前馈神经网络相同。 自注意力层和前馈层之间还有一个注意力层,用来关注输入句子的相关部分。确保了生成位置i的预测时,仅依赖小于i的位置处的已知...
math.sqrt(x)函数用于返回 x 的平方根。使用公式计算注意力 总结这段代码的简单原理为: 利用公式计算注意力分数(scores),使用masked_softmax()计算注意力权重,对注意力权重进行dropout计算后,最后返回注意力权重和values的乘积。
模型大一统,一直是人工智能领域研究的热点,随着transformer模型的火热,人们在想是否可以把注意力机制应用到计算机视觉任务。 计算机视觉领域一直被CNN卷积神经网络占领,无论是googlenet 还是resnet,都有CNN卷积的身影,那注意力机制应用在计算机视觉领域,代替CNN是否可以。
一般方法如果要提高模型的准确率,都会选择加深或加宽网络,但是随着超参数数量的增加(比如 channels 数,filter size等等)网络设计的难度和计算开销也会增加。 VGG 和 ResNet 网络都是堆叠相同的模块来实现网络深度的增加,但可能会导致过度拟合于特定的数据集。 Inception 系列的模型证明如果设计得当,也能在可控的复杂度...
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对注意力机制就有初步了解之后,就可以进行Transformer的学习了! 1.1Self-attention Self-attention,又称自注意力,内部注意力,谷歌的这篇Transformer全是self-attention。自注意力就是 ,即在序列内部做注意力,寻找序列内部的联系(从Transformer的成功来看self-attention在NLP上还是很有作用的)。
文章中提出了残差注意力网络,将注意力机制结合到残差网络当中。残差注意力网络通过堆叠注意力模块来组成,这些注意力模块可以产生注意力敏感的特征。来自不同模块的具有注意力敏感的特征可以自适应地改变。在每一个attention模型内部使用了自上而下和至下而上的前馈结构,将前馈和反馈注意力机制展开到单一的前馈处理当中。
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我们将NAM和SE,BAM,CBAM,TAM在ResNet和MobileNet上,在CIFAR100数据集和ImageNet数据集上进行了对比,我们对每种注意力机制都使用了同样的预处理和训练方式,对比结果表示,在CIFAR100上,单独使用NAM的通道注意力或者空间注意力就可以达到超越其他方式的效果。在ImageNet上,同时使用NAM的通道注意力和空间注意力可以达到超越...