思考一下,如果让你设计Transformer结构图右上角的cross-attention模块,你会把encoder的context vector作为 X_1 还是X_2 ?如果你看了3.4节关于self-attention的解释,会很自然地得出答案: X_1 是decoder上一个token的embedding, X_2 是encoder最后产生的context vector。这是因为encoder的context vector本质是聚合了...
在这项工作中,作者探究了Transformer的自注意(Self-Attention)模块是否是其实现图像识别SOTA性能的关键 。为此,作者基于现有的基于MLP的视觉模型,建立了一个无注意力网络sMLPNet。具体来说,作者将以往工作中用于token混合的MLP模块替换为一个稀疏MLP(sMLP)模块。对于二维图像token,sMLP沿轴向(横向或者纵向)应用一维MLP...
一个self-attention 模块接收 n 个输入,然后返回 n 个输出。自注意力机制让每个输入都会彼此交互(自),然后找到它们应该更加关注的输入(注意力)。自注意力模块的输出是这些交互的聚合和注意力分数。 self-attention模块包括以下步骤: 准备输入 初始化权重 推导key, query 和 value 计算输入1 的注意力得分 计算softm...
Attention 机制最早在NLP 领域中被提出,基于attention 的transformer结构近年在NLP的各项任务上大放异彩。在视觉任务中,attention也收到了很多的关注,比较有名的方法包括Non-Local Network,能够在时空volume中对全局的关系进行建模,获得了很好的效果。但视觉任务中的self-attention模块通常需要进行大矩阵的矩阵乘法,显存占用...
我们在刚接触的Transformer的时候,首先遇到的难题是Self-attention这个模块: 从左下角看起,假设一个序列数据有x1、x2, 每个x是一个高维向量。然后通过fx,把 x Embedding成低维向量a1,a2,让后对a1,a2分别通过全连接层(对应的权重矩阵w)得到对应的q(query),k(key),v(value)。
这次的文章我们主要来关注视觉应用中的Self-attention机制及其应用——Non-local网络模块。 1. 视觉应用中的self-attention机制 1.1 Self-attention机制 由于卷积核作用的感受野是局部的,要经过累积很多层之后才能把整个图像不同部分的区域关联起来。所以在会议CVPR2018上Hu J等人提出了SENet,从特征通道层面上统计图像的全...
再然后,将Self-Attention模块中的query、key和value的投影解释为多个1×1卷积,然后计算注意力权重和value的聚合。 因此,两个模块的第一阶段都包含了类似的操作。更重要的是,与第二阶段相比,第一阶段的计算复杂度(通道的平方)占主导地位。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...
temporal self-attention 模块介绍 Temporal self-attention(时间自注意力)模块是一种用于处理序列数据的神经网络模块,它在自然语言处理(NLP)和语音处理等领域中得到了广泛应用。 时间自注意力模块的核心思想是通过计算序列中每个位置的重要性得分,从而实现对序列中不同位置的关注。它的基本结构包括三个部分:Query、Key ...
相比之下,Self-Attention模块采用基于输入特征上下文的加权平均操作,通过相关像素对之间的相似函数动态计算注意力权重。这种灵活性使注意力模块能够适应地关注不同的区域,并捕捉更多的特征。 考虑到卷积和Self-Attention的不同和互补性质,通过集成这些模块,存在从两种范式中受益的潜在可能性。先前的工作从几个不同的角度探...
Attention 机制最早在NLP 领域中被提出,基于attention 的transformer结构近年在NLP的各项任务上大放异彩。在视觉任务中,attention也收到了很多的关注,比较有名的方法包括Non-Local Network,能够在时空volume中对全局的关系进行建模,获得了很好的效果。但视觉任务中的self-attention模块通常需要进行大矩阵的矩阵乘法,显存占用...