Encoder 中的 self-attention 的计算复杂度就是O(H2W2C). Decoder 包括了 self attention 和cross attention,输入包括来自于 encoder 的特征图、N个 object queries。 在decoder 的 cross attention 中,query 元素来自于 object queries,key 元素来自于 encoder 特征图,从 encoder 提供的特征图上提取 key 元素,Nq...
总时间复杂度为()o(n2d) 对于multi-head self attention来说: 简单来说就是多个 Self-Attention 的组合,但多头的实现不是循环的计算每个头,而是通过 transposes and reshapes(大概的理解就是,直接对tensor的维度进行改变),用矩阵乘法来完成的 我们举一个例子假设有一个输入矩阵大小为8×4,8为每个token的embeddi...
在transformer中的Self-attention是每两个元素之间计算一次Similarity，对于长度N的序列，最终会产生N^2个...
Attention 机制最早是在计算机视觉里应用的，随后在 NLP 领域也开始应用了，真正发扬光大是在 NLP 领域，...
本文工作解决了Multi-Head Self-Attention(MHSA)中由于计算/空间复杂度高而导致的vision transformer效率低的缺陷。为此,作者提出了分层的MHSA(H-MHSA),其表示以分层的方式计算。 具体来说,H-MHSA首先通过把图像patch作为tokens来学习小网格内的特征关系。然后将小网格合并到大网格中,通过将上一步中的每个小网格作为...
1摘要：目前主要的序列转换模型是基于复杂的循环或卷积神经网络，包括一个编码器和一个解码器。表现最好...