Point-wise Transformers 旨在研究点云之间的空间相关性,并将输出特征图表示为所有输入特征的加权和。 全局Transformer 和局部 Transformer 区别在于空间操作尺度,即整个点云或局部patch,因此所有上述方法[7],[8],[10]-[12],[31],[33]-[35] , [37], [38], [42], [51], [52], [81] 可以被认为是Poi...
这其实就是普普通通的Dense层，但是处理输入的方式是point-wise的，即对于序列的每个step，都执行相同的...
对于每一步解码,模型都是自回归的[10],即在生成下一个符号时将先前生成的符号作为附加输入。 Transformer的整体结构如下图所示,在Encoder和Decoder中都使用了Self-attention, Point-wise和全连接层。Encoder和decoder的大致结构分别如下图的左半部分和右半部分...
3D Transformer 可以分为两组:Point-wise 和 Channel-wise Transformers。此外,参考 Transformers 在 2D 图像处理中的探索 [87],可以根据操作形式将 Point-wise Transformers 进一步分为 Pair-wise 和 Patch-wise Transformers。前者通过相应的点云pair计算特征向量的注意力权重,而后者结合了给定patch中所有点云的信息。
MobileNet提出了一种inverted bottleneck的结构,该结构主要是叠加了Depth-wise和Point-wise卷积。IGCNet和ShuffleNet使用通道Shuffle/Permutation操作,为多个组卷积层进行跨Group信息流。GhostNet使用更简单的操作符,即Depth-wise卷积,来生成更多的特性。AdderNet利用add来替换大量的乘法。MobileNeXt翻转了反向残差块的结构,并...
Transformer依然是一个encoder-decoder的架构,但它主要组成是self-attention和point-wise fully connected layer,结构如下: Comments by Li Mu: 这个图画的很好,在神经网络的时代,画图是一个重要的技能。然而这个图属于那种“不明觉厉”的图,很好看,但是不容易看懂。
Point-wise Feed-Forward Networks 该模块是为了提高模型的非线性能力提出来的,它就是全连接神经网络结构,计算公式如下: Transformer Layer 就是通过这种自注意力机制层和普通非线性层来实现对输入信号的编码,得到信号的表示。 美团搜索排序Transformer实践经验 ...
Point-wise前馈网络 尽管self-attention能够用自适应权重并且聚焦之前所有的item,但最终它仍是个线性模型。可用一个两层的point-wise前馈网络去增加非线性同时考虑不同隐式维度之间的交互: 预测层 最后采用MF层来预测相关的item i: 其中 是给定t个item,下一个item i的相关性。N是item embedding矩阵。为了减少模型尺...
Point-wise Feed-Forward Networks 该模块是为了提高模型的非线性能力提出来的,它就是全连接神经网络结构,计算公式如下: Transformer Layer 就是通过这种自注意力机制层和普通非线性层来实现对输入信号的编码,得到信号的表示。 美团搜索排序Transformer实践经验 ...
深度分解架构：突破将时序分解作为预处理的传统方法，设计序列分解单元以嵌入深度模型，实现渐进式地（progressively）预测，逐步得到可预测性更强的组分。自相关（Auto-Correlation）机制：基于随机过程理论，丢弃点向（point-wise）连接的自注意力机制，实现序列级（series-wise）连接的自相关机制，且具有的复杂度，打破...