self-attention 机制 self-attention(默认都是乘性attention Scaled-Dot Attention,下面参考见加性attention): 输入向量经过linear得到Q,K和V; Q∗KT 得到(seq_len,seq_len)的方阵,在行上做softmax得到相似度矩阵(similarity matrix)(在做softmax之前有一个scale的操作)。相似度矩阵和Value相乘2,得到attention之后...
这可能是全网最通俗易懂的Transformer Attention Scaling有效性说明之一,堪称保姆级,本文主要从数学上解释为什么Transformer Attention Scaling这小点改变缺可以换得模型结果较大的变化。 self-attention在Transformer中的主要目的是希望得到的token emebdding能够包含上下文的信息,通过注意力权重结合其他token的向量来达到目的,注...
DANet结构如上图,包含了Position Attention Module 和 Channel Attention Module,和CBAM相似,只是在spatial和channel维度利用self-attention思想建立全局上下文关系。如下所示: 6 总结 Self-attention能够捕捉全局的特征,因此,也在计算机视觉领域大放异彩,如 Detr,Sparse R-CNN等等,不过需要指出的是:Self-attention 也是有...
2.4 Scaled Dot-Product Attention层 先上图: 从下往上看,Q和K经过MatMul层做矩阵相乘(即上文self-attention部分提到的X*X^T),接着来到Scale层进行维度缩放(即上文self-attention部分提到的乘以dk^(-1/2))(注意这里的Mask是后续在decder部分需要使用的操作,encoder部分并没有,此层在这里跳过)。最终我们经过s...
1.2 SelfAttention计算过程 为了简化计算,我们先忽略掉Scale和Dropout,因为它们都是单操作数的op,这个忽略不会给我们的分析带来影响。考虑最后输出矩阵第i行,第j列的结果,在原始的实现中,他的计算过程为: , QK的矩阵乘法, 产生Tensor, shape为 维度的Softmax, 产生Tensor, s...
3. 最后接个sigmoid,生成channel 间0~1的attention weights,最后scale 乘回原输入特征 再看看CBAM : Channel Attention Module,基本和SE-module 是一致的,就额外加入了Maxpool 的branch。在Sigmoid 前,两个branch 进行element-wise summation 融合。 Spatial Attention Module, 对输入特征进行channel 间的AVE 和Max ...
以SENet为例，它通过Squeeze、Excitation和Scale三个操作学习特征通道间的相互依赖关系，通过全局平均池化（global average pooling）压缩特征，引入可学习参数以生成权重，进而调整通道重要性。SE block的实现展示了如何在CNN中应用attention机制，尽管没有明确提及query、key和value，但其体现了不同通道权重的...
QK 相乘求相似度,做一个 scale(未来做 softmax 的时候避免出现极端情况) 然后做 Softmax 得到概率 新的向量表示了K 和 V(K==V),然后这种表示还暗含了 Q 的信息(于 Q 而言,K 里面重要的信息),也就是说,挑出了 K 里面的关键点 自-注意力机制(Self-Attention)(向量) ...
这文章扯了很多 Multi-scale 特征融合,讲了一堆 story,然并卵;直接说重点贡献,就是在 non-local block 的协方差矩阵基础上,设计了基于 PCA 的新loss,更好地进行特征交互。作者认为,这个过程,特征会在channel维度进行更好的 non-local interact,故...
一、Attention 1.基本信息 最先出自于Bengio团队一篇论文:NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE ,论文在2015年发表在ICLR。 encoder-decoder模型通常的做法是将一个输入的句子编码成一个固定大小的state,然后将这样的一个state输入到decoder中的每一个时刻,这种做法对处理长句子会很不...