在中层级,紧凑注意力模块(CAB)通过多路径注意力结构增强特征交互,提升网络捕获多样化语义信息的能力。在高层级,集成了 Shift MLP 和 Tokenized MLP 模块。Shift MLP 模块沿着不同轴移动特征通道,通过聚焦卷积特征的特定区域来增强局部特征建模。Tokenized MLP 模块将这些特征转换为抽象令牌,并利用 MLP 在潜在空间中对其表
今年的一个重要创新是开发了新的深度学习架构,这些架构有效地结合了MLP和注意力机制。在这些架构中,MLP用于捕捉数据的基本特征和模式,而注意力机制用于增强模型对关键信息的聚焦能力。例如,一些新模型使用MLP来处理输入数据的底层特征,并使用注意力机制来动态调整网络对不同特征的关注程度。这种结合方法在图像识别、文本...
8、2a)建立包括三个denseblock子模块的基于densenet结构的大核注意力机制模块,用于用于对输入图像不同空间位置和不同光谱波段信息进行有效提取。 9、2b)建立由空间混合mlp层和通道混合mlp层连接组成特征增强模块,用于实现光谱维度与空间维度的信息交互; 10、2c)将基于densenet结构的大核注意力机制模块与特征增强模块串联...
1. 自注意力机制:通过计算输入序列中每个词与其他词的关联程度,提高了模型对长距离依赖的捕捉能力。2. 并行计算:通过自注意力机制,Transformer能够高效地进行并行计算。3. 位置编码:引入位置编码来解决序列中的位置信息问题。应用- 自然语言处理:如机器翻译、文本生成等。- 多模态任务:如图像字幕生成、视觉问答等。...
层中神经元激活信号传递路径中的信息变换过程中(本质上是数学变换)也许仍是黑盒不可解释的,但近似于真实世界中的形式化显性模式历经中间过程到最终结果所蕴含的因果链理论上是能够近似拟合的(取决于学习目标与优化策略),即被其中模型参数中间隐层与输出层各激活状态及传导带来的信息复杂变换所拟合(如MLP或KAN的B样条...