Sparse Transformer使用了混合精度训练的策略来进一步加速,这里指的是使用单精度浮点数存储网络权重,使用半精度浮点数计算网络的激活和梯度。在梯度计算的过程中,这里使用了动态损失缩放来避免损失下溢的问题,并在跨GPU取均值是使用半精度传递梯度。 3. 总结 我们这里介绍了一个应用于图像生成的Transformer架构:稀疏Transfor...
在文本处理方面,Sparse Transformer可以处理更长的文本序列,从而提高文本分类、情感分析和问答等任务的性能。在图像处理方面,Sparse Transformer可以处理更高分辨率的图像,从而提高图像识别、目标检测等任务的性能。在语音处理方面,Sparse Transformer可以处理更长的语音序列,从而提高语音识别、语音合成等任务的性能。 四、Spars...
【新智元导读】OpenAI提出新的神经网络模型“稀疏Transformer”,能够预测文本、图像和声音等序列的后续内容,该模型是对注意力机制的一个改进,预测长度达到之前最佳水平的30倍。 目前人工智能研究的一大挑战是对复杂数据(如图像,视频或声音)中的大范围微妙的相互依赖性进行建模。稀疏Transformer降低了传统注意力机制模型的计...
Sparse Tranformer指的是通过稀疏化Transformer模型中的attention矩阵来达到减少内存消耗、降低计算力的方法。基本是从图论或者文本特点的角度出发进行简化。 3.1 Sparse Transformer(Open AI, 2019) 论文题目:Generating Long Sequences with Sparse Transformers 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1904.10509 图3.1.1 本文...
4月24日消息,Open AI今日更新技术博客文章公布其研究结果Sparse Transformer,这是一种深度神经网络,可以预测序列中接下来的内容,包括文本、图像和声音。该深度神经网络使用注意机制的算法,能从比以前时间长30倍的序列中提取模式。据悉,Transformer是强大的序列模型,但是需要时间和内存,且这些因素会随这序列长度增加而增加...
Longformer是Sparse Transformer的一种变体,它通过引入滑动窗口和全局注意力机制,实现了对长文本的有效处理。Longformer的滑动窗口机制类似于卷积神经网络中的局部连接,通过固定大小的窗口在序列上滑动,计算窗口内元素的注意力权重。此外,Longformer还允许设置全局注意力点,以便模型能够捕捉到序列的整体特性。这种机制使得Longfor...
为了解决这个问题,该论文提出了一种Sparse Transformer网络(DRSformer),它可以自适应地保留最有用的自注意力值以进行特征聚合,从而更好地促进高质量的图像重建。论文框架如下图所示,个人感觉主要创新有两个方面:top-k sparse attention (TKSA) 和 mixed-scale feed-forward network (MSFN)。
Sparse Transformer实现 参考informer, sputnik等。 DeepSeed的Sparse Attention: https://www.deepspeed.ai/tutorials/sparse-attention/ https://www.deepspeed.ai/news/2020/09/08/sparse-attention.html
针对Transformer的自注意力机制计算量大,容易被背景分心,导致有效信息抓取不足,从而降低跟踪性能的问题,提出特征增强的Sparse Transformer目标跟踪算法.基于孪生网络骨干进行特征提取;特征增强模块利用多尺度特征图生成的上下文信息,增强目标局部特征;利用Sparse Transformer的最相关特性生成目标聚焦特征,并嵌入位置编码提升跟踪定...
(6 \times 24 \times 7\)time steps. Consequently, applying the Transformer architecture to time series data is impeded by its quadratic computational complexity. To address this challenge, various methods have been proposed. Informer10introduces a ProbSparse attention mechanism, allowing each key to...