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,...
传统的Softmax Attention机制虽然能够捕捉全局上下文信息,但其计算复杂度随token数量的增加呈二次方增长,这极大地限制了其在高分辨率场景或长序列数据中的应用。为了克服这一局限,研究者们提出了多种优化方法,其中线性注意力机制(Linear Attention)因其较低的计算复杂度而备受青睐。然而,线性注意力机制在表达能力上往往...
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...
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...
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:...
测试阶段解码器第一步输入<start>，用(1, d)的矩阵表示，最后的linear层的输出是(1, vocab_size)的...
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...
Softmax-Free Linear Transformers Vision transformers (ViTs) have pushed the state-of-the-art for visual perception tasks. The self-attention mechanism underpinning the strength of ViTs has... J Lu,J Zhang,X Zhu,... - 《International Journal of Computer Vision》 被引量: 0发表: 2024年 Tian...
Motivated by the common use of softmax selection in models of human decision-making, we study the maximum-likelihood (ML) parameter estimation problem for softmax decision-making models with linear objective functions. We present conditions under which the likelihood function is convex. These allow ...