本文将对自注意力(self attention)进行简要分析,它是tranformer中最重要的模块,而transformer又是bert类模型的重要组成部分,所以充分了解自注意力是非常必要的。主要原理来自Google的 《Attention Is All You N…
接下来主要讲讲Swin Transformer中最重要的模块:SW-MAA(Shifted Window Multi-head Attention)。 Patch是图像的小块,比如4 x 4的像素。每个Patch最后会变成1,或者Visual Token。它的维度是embed_dim。Visual Tokens(编码后的特征)会进入Tansformer中。Vit,是把所有的Visual Tokens全部拉直,送入Transformer中。 下图最...
从BertModel的整体架构出发，BertLayer的调用链如下：具体来看，BertLayer由BertAttention、BertIntermediate和BertOutput三个组件构成。它们的交互和功能如下：1.1 BertAttention模块利用Self-Attention机制，实现对句子中每个token词向量的计算，这部分将在下文详细阐述Self-Attention机制。1.2 BertIntermediate的作...
这里面Multi-head Attention其实就是多个Self-Attention结构的结合,每个head学习到在不同表示空间中的特征,如下图所示,两个head学习到的Attention侧重点可能略有不同,这样给了模型更大的容量。 Self-Attention详解 了解了模型大致原理,我们可以详细的看一下究竟Self-Attention结构是怎样的。其基本结构如下 对于self-atten...
Muti_head_Attention 这一部分是模型的核心内容,理论部分就不过多讲解了,读者可以参考文章开头的第一个传送门,文中有基础的代码实现。 Encoder 中的 Muti_head_Attention 不需要Mask,因此与我们上一篇文章中的实现方式相同。 为了避免模型信息泄露的问题,Decoder 中的 Muti_head_Attention 需要Mask。这一节中我们重点...
作者主要提出了两种新的 attention 模块:Convolutional Self-Attention (CSA) 和 Recursive Atrous Self-Attention (RASA) 。下面分别介绍 CSA 模块和 RASA 模块。 2、Convolutional Self-Attention (CSA) 流程如上图所示,基本流程是: 计算similarity(即代码中的attn):将 (hw/4, c) 的矩阵通过1x1卷积变为 (hw/...
Transformer模型的开源代码详解，深入解析BertEncoder和BertLayer，以及Self-Attention机制。首先，BertLayer是BERT模型的核心模块，它通过多层递归处理输入，生成句向量和词向量。模型结构分为三个部分：BertAttention、BertIntermediate和BertOutput。1.1 BertAttention的核心功能是Self-Attention，它利用注意力机制...
作为即插即用模块,提供了一个Light self-limited-attention mechanism(LSA)。Transformer通过在Self-Attention中应用LSA,可以方便地保存参数和FLOP的数量,而不会损失准确性。 引入了self-limited-attention mechanism(SLA)。基于位置信息,采用外部位置偏差来有效地限制大的注意力权重。因此,Transformer可以捕获真正有意义的信...
自注意力机制(Self-Attention) Transformer 模型的核心组件之一。自注意力允许模型根据输入序列中不同位置的相关性权重来计算每个位置的表示。通过计算查询、键和值之间的相似性得分,并将这些得分应用于值来获取加权和,从而生成每个位置的输出表示。(其目的就是取代RNN要做的事情,sequence to sequence(seq2seq),同时计...
Encoder包含两层,一个Self-attention层和一个前馈神经网络层,Self-attention层能帮助当前节点不仅仅只关注当前的词,从而能获取到上下文的语义。 Decoder也包含Encoder提到的两层网络,但是在这两层中间还有一层Attention层,帮助当前节点获取到当前需要关注的重点内容。