im2col_step): ctx.stride = _pair(stride) ctx.padding = _pair(padding) ctx.dilation = _pair(dilation) ctx.kernel_size = _pair(weight.shape[2:4]) ctx.group = group ctx.deformable_groups = deformable_groups ctx.im2col_
12 Efficient Transformer:Lite-Transformer:远近注意力机制的轻量化Transformer (来自MIT韩松团队) 12.1 Lite-Transformer原理分析 Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型,现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制,不采用RNN 的顺序结构,使得模型可...
之前我在系列第1篇文章(Transformer模型的可解释性)中提到了基于自注意力权重的可解释性方法。它是单独为Transformers模型设计的,因为attention matrix只有Transformers独有。Vision Transformer的主流可解释性方法也是这一类的。 但在Vision Transformers提出之前,CNN那块已经有很多成熟的可解释性方法了,比如基于梯度的、基于...
12 Efficient Transformer:Lite-Transformer:远近注意力机制的轻量化Transformer (来自MIT韩松团队) 12.1 Lite-Transformer原理分析 Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型,现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制,不采用RNN 的顺序结构,使得模型可...
p是attention weight。attention是表达,是token通过Transformer计算出来的,一个feature vector和其它vector的相关性,就是通过p表达的。 我们为什么要除以dk。variance方差表示数据的离散程度。如果variance值很大时,对于softmax,他会更偏向更大的那个值。如果variance更小,softmax波动就没有那么大。为了避免softmax在更大值...
迭代的核心机制称为“注意力”(Attention)。暂时不论注意力计算的原理,只需要记住注意力模块计算时始终保持输入与输出特征的维度不变。因此,注意力机制的计算可以重复 N 次,不断迭代。 Attention Is All You Need[1] Vision transformer的注意力计算 在视觉图像处理领域,transformer将图像分成 16×16 的块(patches)...
搞懂Vision Transformer 原理和代码,看这篇技术综述就够了(一) 目录 (每篇文章对应一个Section,目录持续更新。) Section 1 1 一切从Self-attention开始 1.1 处理Sequence数据的模型 1.2 Self-attention 1.3 Multi-head Self-attention 1.4 Positional Encoding ...
Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型,现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制,不采用 RNN 的顺序结构,使得模型可以并行化训练,而且能够拥有全局信息。 本文介绍的两个工作都不是提出了新的Vision Transformer结构,而都是为了解决:"如何更好...
如下表所示,从 MLP 模型开始,往里面加一些模块,最终 Adaptive weight mixing 以更低的 FLOPs 和更少的参数量超越了 Transformer 模型。 通俗的来说,Adaptive weight mixing 可以实现与 self-attention 相似的功能。通过学习一个大小为B的weight bank,并预测每个token的mixing policy,以此自适应地生成相似性矩阵 M (...
Vision Transformers (ViT) 在计算机视觉任务中取得了快速进展,开启了 Vision + Transformer 的先河,之后大量的论文和研究都基于 ViT 之上的。不过呢,Transformer 由于 Attention 的结构设计需要大量的参数,执行的性能也比经过特殊优化的 CNN 要慢一点。 像是之前介绍的 DeiT 利用 ViT + 蒸馏让训练得更快更方便,但...