importtensorflowastfimportkeras_nlpfromtensorflow.python.pywrap_mlirimportimport_graphdeffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayersfromtensorflow.python.compiler.mlirimportmlirfromtensorflow.python.framework.convert_to_constantsimportconvert_variables_to_constants_v2classMultiHeadAttention(tf.Module):def_...
最后再经过一个输出矩阵W_o的线性变换,再经过一个残差连接层(和输入矩阵相加),attention block 的计算就结束了。 三、技术演进 为了极致压缩 KV cache 在推理过程中对显存的需求,从最初的MHA(Multi-head Attention)逐步又演进出了只需要一对 KV 的MQA(Multi-Query Attention)。 MQA虽然压缩了显存但是模型的效果...
SANX中的X是self-attention blocks的数量。 Blockbone:SAN的主干有五个阶段,每一个阶段都有不同的空间分辨率,SAN的分辨率降低因子为32。每个阶段都包含多个self-attention blocks。最后一个阶段是通过一个分类层处理的,包含全局平均池化,一个线性层和一个softmax函数。 Transition:Transition layers可以减少空间分辨率,因...
我们认知中transformer最重要的部分莫过于多头的self-attention机制了,该机制发掘不同token之间的空间信息联系。这篇论文<Pay Attention to MLPs>提出了一个更简单的架构,gMLP,使用gating机制,达到和transformer在nlp或者计算机视觉一样的效果。 gMLP gMLP也是L层block堆积而成(如下图所示),输入为X(n*d),n的长度,维...
spatial pyramid interactive attention layer[3] 动作识别的主网络就与non-local中直接使用 I3D 不同,这里是使用类似 TSN 的采样Segment形式输入,然后使用2D网络提特征,再统一在Attention block进行时空聚合。 动作识别网络框架[3] CBAM: Convolutional Block Attention Module, ECCV2018 ...
最近,Self-Attention被提出作为独立的块来替代CNN模型中的传统卷积,如SAN、BoTNet。 另一种研究侧重于将Self-Attention和卷积结合在单个Block中,如 AA-ResNet、Container,而该体系结构限于为每个模块设计独立的路径。因此,现有的方法仍然将Self-Attention和卷积作为不同的部分,并没有充分利用它们之间的内在关系。 在这...
整体的Attention Block框架图和 non-local 基本一致: ~ 有点小区别是,在 X 和 Watten 点乘后,还加了个 b 项,文中说这里可看作 data central processing (subtracting mean) of PCA 动作识别的主网络就与non-local中直接使用 I3D 不同,这里...
我们认知中transformer最重要的部分莫过于多头的self-attention机制了,该机制发掘不同token之间的空间信息联系。这篇论文<Pay Attention to MLPs>提出了一个更简单的架构,gMLP,使用gating机制,达到和transformer在nlp或者计算机视觉一样的效果。 MLP也是L层block堆积而成(如下图所示),输入为X(n*d),n的长度,维度是d...
3.2.Block Self-Attention 首先举两个比较极端的例子:如果采用全局的SA,由于计算量与输入的大小呈平方关系,所以对于较大的输入就回导致计算量非常大;如果采用非常小的局部SA,由于每次滑动窗口的结果在显存上得不到释放,就会导致OOM(Out-Of-Memery)的问题。
(3) 而更进一步,可以先对x_i和x_j进行也正空间转化 (4) 公式(2)中此时对于给定的i来说 可以理解为在j处的softmax值,公式(1)可以表示为 上图是论文中的no-local block,其实就是加了attention的block 先通过卷积层(也就是特征空间转化)将输入的纬度从1024降维到512,然后两个feature map进行点乘,得到各个...