self attention 是attention机制的一种实现方式,是超经典的论文《Attention is all you need》中提出的一种方法。推荐大家去读下论文原文,链接如下https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf。 接下来开始讲解个人对self attention的理解,本文结构如下: 背景,讲述了论文中作者提出self attention的背景。 作用,讲述了self ...
近一两年,注意力模型(Attention Model)是深度学习领域最受瞩目的新星,用来处理与序列相关的数据,特别是2017年Google提出后,模型成效、复杂度又取得了更大的进展。以金融业为例,客户的行为代表一连串的序列,但要从串行化的客户历程数据去萃取信息是非常困难的,如果能够将self-attention的概念应用在客户历程并拆解分析,就...
然而,笔者从Attention model读到self attention时,遇到不少障碍,其中很大部分是后者在论文提出的概念,鲜少有文章解释如何和前者做关联,笔者希望藉由这系列文,解释在机器翻译的领域中,是如何从Seq2seq演进至Attention model再至self attention,使读者在理解Attention机制不再这么困难。 为此,系列文分为两篇,第一篇着重...
去年6月,google机器翻译团队在arXiv上的《Attention is all you need》论文受到了大家广泛关注,其中,他们提出的自注意力(self-attention)机制和多头(multi-head)机制也开始成为神经网络attention的研究热点,在各个任务上也取得了不错的效果。在AAAI2018的接收论文中,有30余篇都使用了attention机制,其中有3篇使用到了s...
本篇分享 CVPR 2022 论文『Meta-attention for ViT-backed Continual Learning』,在Self-Attention上再施加一层注意力!浙大(宋明黎团队)提出MEAT,用Mask控制自注意力的输出,使模型能够实现终生学习! 01 摘要 持续学习是一个长期的研究课题,因为它在处理不断到达的任务中起着至关重要的作用。到目前为止,计算机视觉中...
Attention 机制最初是模仿人类注意力而提出的一种方法,原理也非常简单。 举个例子,当我们在观察一张图片时,我们往往会首先注意到「主体」,而后才会注意到「背景」,也就是说人类往往能够快速的从大量信息中快速提取出「主体」,也就是包含高价值的信息;
1.1 Self-attention机制 由于卷积核作用的感受野是局部的,要经过累积很多层之后才能把整个图像不同部分的区域关联起来。所以在会议CVPR2018上Hu J等人提出了SENet,从特征通道层面上统计图像的全局信息(以后会详细介绍,请持续关注公众号)。这里,我们分享另一种特殊形式的Soft Attention —— Self Attention。
简介:即插即用 | 清华大学提出Focused Linear Attention取代Self-Attention成为ViT的新宠 在将Transformer模型应用于视觉任务时,自注意力的二次计算复杂度一直是一个持续的挑战。而线性注意力则通过精心设计的映射函数来近似 操作,从而提供了更高效的替代方法,其计算复杂度是线性的。然而,当前的线性注意力方法要么遭受显...
但采用传统的自注意力机制计算方式,对于高分辨率视觉任务来说仅仅第一次层就需要O((W/4xH/4)^2xd)的计算量,但图像大小增加会造成内存和计算时间的急剧增大。为了解决这个问题,本文提出的局域自注意力机制就要正式出场了。 标准注意力机制对于所有token都会进行细粒度计算,而focal self-attention则只会在局域进行细...