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...
可以看出基本都是在局部获取信息,特别是网络底层。 模型整体结构就是,不同的attention heads和层级,不用和其他位置全部建立连接,而是有各自不同的scale
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...
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重...
Self-Attention 的关键点再于,不仅仅是 K≈≈V≈≈Q 来源于同一个 X,这三者是同源的 通过X 找到 X 里面的关键点 并不是 K=V=Q=X,而是通过三个参数WQ,WK,WVWQ,WK,WV 接下来的步骤和注意力机制一模一样 Q、K、V的获取 Matmul: Scale+Softmax: ...
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) ...
The psychometric properties of a Self-Focused Attention Scale (SFAS) were examined in Greek-born immigrants and Anglo-Australians. Factor analysis on SFAS items yielded four factors, interpretable as those obtained in previous research despite differences in age between the current sample and previous ...
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...
1、首先，self-attention会计算出三个新的向量，在论文中，向量的维度是512维，我们把这三个向量分别称...
进而,我们可以得到一个一般性的结论,CNN可以看作一种简化版的self-attention,即CNN只需要考虑卷积核(receptive field)中的信息即可,但是对于self-attention需要考虑全局的信息。 反过来,我们可以同样理解为,self-attention是复杂化的CNN,CNN需要划定receptive field,只考虑R...