ICCV2023论文精选!从微分方程角度理解self-attention机制的底层逻辑! 前言自注意力机制(self-attention)广泛应用于人工智能的各个领域,成功地提升了不同模型的性能。然而,目前对这种机制的解释主要基于直觉和经验,而对于自注意力机制如何帮助性能的直接建模仍然缺乏。为了缓解这个问题,在本文中,基于残差神经网络的动力系统...
论文题目:Understanding Self-attention Mechanism via Dynamical System Perspective 论文链接:https://arxiv.org/abs/2308.09939 摘要 自注意力机制(self-attention)广泛应用于人工智能的各个领域,成功地提升了不同模型的性能。然而,目前对这种机制的解释主要基于直觉和经验,而对于自注意力机制如何帮助性能的直接建模仍然...
Attention 机制最早是在视觉图像领域提出来的,应该是在九几年思想就提出来了,但是真正火起来应该算是 2014 年 Google Mind 团队的这篇论文Recurrent Models of Visual Attention,他们在 RNN 模型上使用了 Attention机制来进行图像分类。 随后,Bahdanau 等人在论文Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align...
Attention 机制最早是在视觉图像领域提出来的,应该是在九几年思想就提出来了,但是真正火起来应该算是 2014 年 Google Mind 团队的这篇论文Recurrent Models of Visual Attention[4],他们在 RNN 模型上使用了 Attention机制来进行图像分类。 随后,Bahdanau 等人在论文Neural Machine Translation by Jointly Learning to ...
2. Self-Attention with Relative Position Representations(基于相对位置表示的子注意力模型) 作者:Peter Shaw,Jakob Uszkoreit,Ashish Vaswani 机构:Google Brain 摘要:Relying entirely on an attention mechanism, the Transformer introduced by Vaswani et al. (2017) achieves state-of-the-art results for machine...
对于使用自注意力机制的原因,论文中提到主要从三个方面考虑(每一层的复杂度,是否可以并行,长距离依赖学习),并给出了和RNN,CNN计算复杂度的比较。可以看到,如果输入序列n小于表示维度d的话,每一层的时间复杂度self-attention是比较有优势的。当n比较大时,作者也给出了一种解决方案self-attention(restricted)即每个...
在2月4日召开的AAAI 2021上同样涌现了大量和Transformer相关的研究,本文约覆盖40余篇论文,将从Self-Attention变体、更高效的模型架构、更深入的分析和更多样的应用几个方面对本次大会中的Transformer最新进展进行介绍。 1 自注意力极致的变体 自注意力机制是一种特殊的attention模型,简单概括是一种自己学习自己的表征...
AAAI2018中的⾃注意⼒机制（Self-attentionMechanism）近年来，注意⼒（Attention）机制被⼴泛应⽤到基于深度学习的⾃然语⾔处理(NLP)各个任务中。随着注意⼒机制的深⼊研究，各式各样的attention被研究者们提出，如单个、多个、交互式等等。去年6⽉，google机器翻译团队在arXiv上的《Attention is all ...
1、DiSAN: Directional Self-Attention Network for RNN/CNN-Free Language Understanding 这篇论文是悉尼科技大学UTS的张成奇教授发表的论文,发表在AAAI2018上。该论文旨在提出一种通用框架,在自然语言推理(natural language inference)、情感分析、语义关系(semantic relatedness)、句子分类(sentence classifications)等任务中...
对于使用自注意力机制的原因,论文中提到主要从三个方面考虑(每一层的复杂度,是否可以并行,长距离依赖学习),并给出了和RNN,CNN计算复杂度的比较。可以看到,如果输入序列n小于表示维度d的话,每一层的时间复杂度self-attention是比较有优势的。当n比较大时,作者也给出了一种解决方案self-attention(restricted)即每个...