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之后的输出向量。公式表示...
公式如下: 最后是一个 Scale 的操作,将 Excitation 的输出的权重看做是经过选择后的每个特征通道的重要性,然后通过channel-wise multiplication 逐通道加权到先前的特征上,完成在通道维度上的对原始特征的重标定。公式如下: 介绍完具体的公式实现,下面介绍下SE block如何运用到具体的网络中。 代码: classSELayer(nn....
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softmax得到的权值矩阵与V相乘,得到最终的输出。...
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,故称为Interaction-aware attention 那么问题来了,怎么实现 通过PCA来获得Atten...
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...
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: Matmul: \(z_1\)表示的就是 thinking 的新的向量表示 对于thinking,初始词向量为\(x_1\) 现在我通过 thinking machines 这句话去查询这句话里的每一个单词和 thinking 之间的相似度 ...
2:attention的步骤是通过Q和K点乘得到attention maritx并表示二者的相似性,即Q和K相似性越大的部分点乘越大,之后scale并softmax之后得到attention score,之后乘以V,得到attention之后的结果。 attention的本质是求Q和K的相似性,强调Q中和K相似的部分而已。
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softmax得到的权值矩阵与V相乘,得到最终的输出。
Multi-scaleSelf-attentionGenerative adversarial networkPathological image restorationHigh-quality histopathology images are significant for accurate diagnosis and symptomatic treatment. However, local cross-contamination or missing data are common phenomena due to many factors, such as the superposition of ...
(CNNs), Self-Calibrated convolution is applied to build long-range spatial and inter-channel dependencies around each spatial location that explicitly expand fields-of-view of each convolutional layer through internal communications and hence enriches the output features. By designing the Scale-...