Self-Attention无论句子序列多长,都可以充分捕获近距离上往下问中的任何依赖关系,进而可以很好的提取句法特征还可以提取语义特征;而且对于一个句子而言,每个单词的计算是可以并行处理的。 理论上 Self-Attention (Transformer 50 个左右的单词效果最好)解决了 RNN 模型的长序列依赖问题,但是由于文本长度增加时,训练时间也...
ACmix通过揭示卷积与Self-Attention之间的关系，提出了一种将这两种方法优雅结合的策略。它在保持计算效率的同时，兼顾了两种方法的优点，实现了对现有模型的有效补充和改进。大量的实验表明，ACmix在多种视觉任务上展现出强大的性能，进一步验证了集成卷积与Self-Attention的有效性。文章详细分析了卷积与Self-...
这个观察结果自然地导致了这两个看似不同的范式的优雅集成,即,一个混合模型,它既兼顾Self-Attention和Convolution的优点,同时与Convolution或Self-Attention对应的模型相比,具有更小的计算开销。大量的实验表明,本文方法在图像识别和下游任务上取得了持续改进的结果。 1简介 近年来,卷积和Self-Attention在计算机视觉领域得到...
混合模型ACmix将自注意与卷积的整合，同时具有自注意和卷积的优点。这是清华大学、华为和北京人工智能研究院共同发布在2022年CVPR中的论文 卷积分解与自注意力 卷积分解 标准卷积:重写为来自不同内核位置的特征映射的总和:这里的：为了进一步简化公式，使用Shift操作的定义:g(p,q)ij可以改写为:由上得出，标准卷积可以...
无法做长序列,当一段话达到 50 个字,效果很差了 LSTM LSTM 通过各种门,遗忘门,选择性的可以记忆之前的信息(200 词) Self-Attention 和 RNNs 的区别 RNNs 长序列依赖问题,无法做并行 Self-Attention 得到的新的词向量具有句法特征和语义特征(词向量的表征更完善) ...
在最后一个阶段,自注意表现出优于卷积。 论文地址: [2022 CVPR] ACMixOn the Integration of Self-Attention and Convolution https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Pan_On_the_Integration_of_Self-Attention_and_Convolution_CVPR_2022_paper.pdf...
简介:混合模型ACmix将自注意与卷积的整合,同时具有自注意和卷积的优点。这是清华大学、华为和北京人工智能研究院共同发布在2022年CVPR中的论文 卷积分解与自注意力 卷积分解 标准卷积: 重写为来自不同内核位置的特征映射的总和: 这里的: 为了进一步简化公式,使用Shift操作的定义: ...
混合模型ACmix将自注意与卷积的整合,同时具有自注意和卷积的优点。这是清华大学、华为和北京人工智能研究院共同发布在2022年CVPR中的论文 卷积分解与自注意力 卷积分解 标准卷积: 重写为来自不同内核位置的特征映射的总和: 这里的: 为了进一步简化公式,使用Shift操作的定义: ...
这个观察结果自然地导致了这两个看似不同的范式的优雅集成,即,一个混合模型,它既兼顾Self-Attention和Convolution的优点,同时与Convolution或Self-Attention对应的模型相比,具有更小的计算开销。大量的实验表明,本文方法在图像识别和下游任务上取得了持续改进的结果。 1简介 近年来,卷积和Self-Attention在计算机视觉领域得到...