\operatorname{Attention}(Q, K, V)=\operatorname{softmax}\left(\frac{Q K^{T}}{\sqrt{d_{k}}}\right) V\\\begin{aligned} \text { MultiHead }(Q, K, V) &=\text { Concat }\left(\text { head }_{1}, \ldots, \text { head }_{\mathrm{h}}\right) W^{O} \\ \text { ...
这种设计被称为多头注意力(multi-head attention)。 对于同一key,value,query,希望抽取不同的信息---例如短距离和长距离关系 合并各个头的输出得到最终输出 Transformer Transformer 架构 有掩码的多头注意力(multi-head attention): 对同一key,value,query,希望抽取不同的信息 基于位置的前馈网络(FFN): 输入形状(b,...
在推理时,LightSeq 还针对 decoder 做了优化。如上图所示,在计算 self-attention 时,注意力得分的维度是(batch size, 1, sequence length)。因此在计算 value 乘积时,可以不采用 GEMM 运算,而直接手写加权求和的算子,从而将图中虚线框中的计算融合成一个 kernel。 自动显存管理 模型量化引入了更复杂的张量类型和...
虽然文末提到了sMLPNet与CSWin是同期工作,见如下。 We notice that some concurrent Transformer-based models, such as CSWin, have obtained an even higher accuracy than sMLPNet... 但是sMLPNet并未提到6月份就已上线arXiv的ViP,着实不应该,关键的是:两者的部分思想是那么相似。此外,消融实验中也看到了ViP...
based solely on attention mechanisms, dispensing with recurrence and convolutions entirely. 我们提出了一种全新的简单网络架构——Transformer,完全基于注意力机制,完全舍弃了递归和卷积。 Experiments on two machine translation tasks show these models to ...
The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks that include an encoder and a decoder. The best performing models also connect the encoder and decoder through an attention mechanism. We propose a new simple network architecture, the Transformer,...
Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk√)V 两个使用最多的注意力函数是加法注意力[2]和点积注意力。点积注意力的算法与我们的相同,唯一区别是缩放系数dk‾‾√;加法注意力则使用带一个隐藏层的前馈网络计算兼容函数(compatibility function)。虽然两者在在理论复杂度上比较接近,点积注意力却因为可以利用高度优化的矩...
Transformer based on a variant of attention that is linear complexity in respect to sequence length - lucidrains/linear-attention-transformer
,分别作为content-based key vectors和location-based key vectors。 综上,对于一个N层的,只有一个head的模型,计算公式如下: 评价: 这篇论文是在transformer的变体中很有名的一个了。综合来说,它提出了一种新的相对位置编码,性能略有提升,但参数量增大。提出使用跨相邻两个segment的attention来建模长程依赖,在长...
题目:Transformer-Based Visual Segmentation: A Survey 名称:基于 Transformer 的视觉分割:一项调查 论文:arxiv.org/abs/2304.0985 Attention综述调研论 题目:An Attentive Survey of Attention Models 名称:注意力模型的仔细调查 论文:arxiv.org/abs/1904.0287 题目:Attention Mechanisms in Computer Vision: A Survey ...