因此,代理注意力无缝集成了强大的 Softmax attention 和高效的 Linear attention。 作者通过大量实验表明,Agent attention 在各种视觉任务中证明了有效性,包括图像分类、目标检测、语义分割和图像生成。而且,代理注意力在高分辨率场景中表现出显着的性能,这得益于其线性注意力性质。例如,当应用于 Stable Diffusion 时,...
Transformer 中的Linear+Softmax的实现博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0 b 站直接看配套 github 链接:https://github.com/nickchen121/Pre-training-language-model 配套博客链接:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/15105048.html 展开更多...
Agent Attention是由清华大学黄高团队提出的一种新型注意力范式,它巧妙地将Softmax Attention和Linear Attention结合在一起,实现了在计算效率和表示能力之间的良好平衡。具体而言,Agent Attention在传统的注意力三元组(Q, K, V)中引入了一组额外的代理令牌A,形成了一个四元组注意力范式(Q, A, K, V)。在...
We identify that their limitations are rooted in the inheritance of softmax based self-attention during approximations, that is, normalizing the scaled dot-product between token feature vectors using the softmax function. As preserving the softmax operation challenges any subsequent linearization efforts...
1)利用指数函数将多分类结果映射到零到正无穷; 2)然后进行归一化处理,便得到了近似的概率。 总结一下softmax如何将多分类输出转换为概率,可以分为两步: 1)分子:通过指数函数,将实数输出映射到零到正无穷。 2)分母:将所有结果相加,进行归一化。 下图为斯坦福大学CS224n课程中对softmax的解释:...
在softmax 这里又开始了慢慢探索路。 1. Efficient Attention: Attention with Linear Complexities 传统的方法文章提出的efficient attention,下面是efficient attention的softmax方法来近似原本softmax的方法,即 Softmax(Q)_{row} * [Softmax(K^T)_{coloum}*V]\approx Softmax(Q*K^T)_{row}*V ...
Linear/Logistic/Softmax Regression是常见的机器学习模型,且都是广义线性模型的一种,有诸多相似点,详细对比之。原文见Linear/Logistic/Softmax Regression对比。 概述 Linear Regression是回归模型,Logistic Regression是二分类模型,Softmax Regression是多分类模型,但三者都属于广义线性「输入的线性组合」模型「GLM」。 其...
【12.10-arXiv】清华提出增强线性注意力,多项任务优于Softmax!2024年12月10日arXiv cs.CV发文量约257余篇,减论Agent推荐 减论 477 0 31:29 [NeurIPS 2024] Demystify Mamba in Vision: A Linear Attention Perspective 又沉又稳的天青 2182 0 06:17 NeurIPS 2024 |DenoiseRep 表示学习去噪模型 Pap...
chapter_linear-networks/softmax-regression.md Outdated :label:`sec_softmax` 在:numref:`sec_linear_regression` 中,我们引入了线性回归,在:numref:`sec_linear_scratch` 中从头开始完成实现,并再次使用 :numref:`sec_linear_concise` 中的深度学习框架的高级 API 来完成繁重的工作。 在:numref:`sec_li...
However, it exhibits substantial performance degradation when compared to the traditional softmax attention mechanism. In this paper, we bridge the gap in our theoretical understanding of the reasons behind the practical performance gap between softmax and linear attention. By conducting a comprehensive ...