用原论文公式表示为: MultiHead\left( Q, K, V \right)=Concat\left( head_{1},...,head_{h} \right)W^{O} where head_{i}=Attention\left( QW_{i}^{Q},KW_{i}^{K},VW_{i}^{V} \right) ( W_{i}^{Q}\inℝ^{d_{model}\times d_{k}}, W_{
通过仔细的画图分析才终于搞懂Swin-Transformer的shifted-window self-attention的算法和背后原理,上次读到这么令人兴奋的论文还是3年前,敬请期待Swin-Transformer的解读文章。 发布于 2021-03-30 23:24 赞同21 分享收藏 写下你的评论... 2 条评论 默认 最新 huxiao64 画图用什么软件呢 2023-06...
原论文中对此运算用公式表达为：Attention\left( Q,K,V \right)=softmax\left( \frac{QK^{T}}{\...