因为中间具有 Self-Attention,所以拼接起来的特征是可以进行相互间关联操作的,最后输出的特征学习了两者共同信息。 另外一种为 Transformer-Cross,其中利用了 Cross-Attention,例如在 Decoder 中,Q / K 基于查询样本特征,而 V 基于图库样本特征。 作者提出,在广义重识别中,先前方法实际上并不能很好的适应图片级别的交...
然后经过Transformer处理后就得到了output tokens,也就是图1上部的黄色小长方块。再经过mlp结构的decoder就得到了输出的action,如图4所示。 图4:Transformer处理与decoder示意图 这里有几个细节需要注意: Decision Transformer每隔三个token才decode一个,因为作为policy只需要输出action,但output tokens由对应return-to-go, ...
3.解码器(Decoder):解码器用于将编码器提取的特征和自注意力机制捕获的依赖关系结合起来,生成检测结果。解码器通常包含一系列的解码层,每一层都包含一个解码器块和一个NMS(非极大值抑制)操作。解码器块使用可学习的位置编码来模拟锚点框(anchor box)的作用,生成候选区域(region proposals),并通过NMS操作去除冗余的...
An important feature of RNN-based encoder-decoder models is the definition ofspecialvectors, such as theEOSEOSandBOSBOSvector. TheEOSEOSvector often represents the final input vectorxnxnto "cue" the encoder that the input sequence has ended and also defines the end of the target sequence. As ...
encoder层用于将输入序列映射成一个抽象表示,decoder层用于根据这个抽象表示生成输出序列。 三、transformer-based model的应用场景 1. 机器翻译 在机器翻译任务中,transformer-based model以其优秀的性能和能够处理长距离依赖关系的能力,成为了目前最主流的模型架构。 2. 文本生成 在文本生成任务中,transformer-based ...
主体的Encoder和Decoder中,沿用了之前的方法encoder和decoder都是CNN。 在概率模型方面,使用了纯Transformer的结构,结合了上下文预测模块(Context Model)和超先验概率模块(Hyperprior)。 损失函数为: L=R+λD=Ex∼px[−log2p^y(^y)] rate (lalents)+Ex∼px[−log2p^z(^z)] rate (hyper latents)+λ...
TransformEHR's encoder-decoder framework, paired with the novel pretraining objective, helps it achieve the new state-of-the-art performance on multiple clinical prediction tasks. Comparing with the previous model, TransformEHR improves area under the precision–recall curve by 2% (p 展开 ...
Implementation of the linear transformer-based decoder experiments from 5G LDPC Linear Transformer for Channel Decoding using the Sionna link-level simulator. - pollyjuice74/5G-Decoder
接下来就是最后一层FC(Decoder的最后一层FC),需要将(B, S, H)映射为(B, S, Vocab),训练的时候是teacher-forcing的。 那么第四部分FLOPs为 2BSH\times Vocab 上面都是Encoder的注意力,对Decoder而言,还有一个Encoder-Decoder Attention。所以,transformer编码器和解码器一共有3L个Self-Attention操作。
为了解决效率与精度问题,我们构建了一个新颖的检测器DFFT,Decoder-Free Fully Transformer-based object detector。DFFT是没有编码器的单阶段基于anchor的检测器,具体而言,我们的设计主要有两个: 通过两个strong encode探索无decoder结构。(1) scale-aggregated encoder:SAE采样global channel-wise attention高效地将4个层...