本来想先写写LLM+Search的,然这两天正好看到这篇论文: "Unveiling Encoder-Free Vision-Language Models",顿时心有所感,于是在地铁上写下此文。 这个文章的Motivation其实很简单: 我要去掉现在MLLM中的Vision Encoder,端到端来做MLLM,和去年的fuyu,今年的Chameleon是一个思路。 现在的M
AI代码解释 from transformersimportBertConfig,ViTConfig,VisionEncoderDecoderConfig,VisionEncoderDecoderModel config_encoder=ViTConfig()config_decoder=BertConfig()config=VisionEncoderDecoderConfig.from_encoder_decoder_configs(config_encoder,config_decoder)model=VisionEncoderDecoderModel(config=config) 视觉编码器解码...
MAE 的全称是 Masked Autoencoder, 和 BERT 模型差别还是挺大的。特别说明一下, 这部分所说的 encoder 和 decoder 都是 AutoEncoder 中的概念, 和 Transformer 没有关系。 和AutoEncoder 类似, 预训练的网络架构分成 encoder 和 decoder 两部分, 用的都是 ViT 模型。具体的做法如下: 对于输入的图片, 随机选择...
ViT虽然采用的是Transformer Encoder的结构,但是和Transformer原始的Encoder还是有所区别,我将两者的结构进行对比,如下图所示,左侧为Transformer原始的Encoder结构。 可以看到,大致上两者结构是相同的,主要区别在于Norm层的顺序,原始Transformer的Norm层在多头注意力和前馈网络之后,而ViT将其放到前面,这里的原因,论文里没有做...
红色圈中的部分为Multi-Head Attention,是由多个Self-Attention组成的,可以看到 Encoder block 包含一个 Multi-Head Attention,而 Decoder block 包含两个 Multi-Head Attention (其中有一个用到 Masked)。Multi-Head Attention 上方还包括一个 Add & Norm 层,Add 表示残差连接 (Residual Connection) 用于防止网络...
Encoder与Decoder由许多结构组成,如:多头注意力(Multi-Head Attention)层,Feed Forward层,Normaliztion层,甚至残差连接(Residual Connection,图中的“add”)。不过,其中最重要的结构是多头注意力(Multi-Head Attention)结构,该结构基于自注意力(Self-Attention)机制,是多个Self-Attention的并行组成。
接下来我们看看这个Encoder和Decoder里面分别都做了什么事情,先看左半部分的Encoder:首先输入 通过一个Input Embedding的转移矩阵 变为了一个张量,即上文所述的 ,再加上一个表示位置的Positional Encoding ,得到一个张量,去往后面的操作。 它进入了这个绿色的block,这个绿色的block会重复 次。这个绿色的block里面有什...
Vision Transformer的模型结构相比于Transformer来说更简单,在Transformer模型中,主要包含Encoder和Decoder结构,而ViT(Vision Transformer)仅借鉴了Encoder结构。 ViT的处理流程大致可以分为以下几个步骤: 1.图片预处理 预处理这个步骤在论文里并没有详细说明,但是对于ViT这个结构而言,输入的图片尺寸并不是自定义的,ViT-B/...
7.3.1 Transformer models Transformer models are a recent addition to the family of DL architectures that have garnered attention from medical researchers, particularly those studying biological signals such as EEG. These models are based on the encoder-decoder structure, with attention layers playing ...
Soft attention can be further characterized depending on the size of the neighborhood (local or global)31, the type of compatibility function used to compute the weights (additive or multiplicative)31, and the input source (self, encoder-decoder)22. The transformer architecture22 is the first ...