Conv2d(inplanes,1,kernel_size=1)self
完整的權重係數計算公式為:得到歸一化注意係數後,計算其對應特徵的線性組合,透過非線性啟用函式後,每個節點的最終輸出特徵向量為:多頭注意力機制另外,本文使用多頭注意力機制(multi-head attention)來穩定self-attent
(2017)The Image TransformerCombining Locality with Self-Attention將注意力視窗限制為本地範圍由於空間區域性性,這在影象中是很好的假設Music generation using
edu/slides/Pre-training%20for%20Generation
就注意力關注的域來分:空間域(spatial domain)通道域(channel domain)層域(layer domain)混合域(mixed domain)時間域(time domain):還有另一種比較特殊的強注意力實現的注意力域
作者提出了分割中常見的兩個問題:(1)同個物體可能存在不同的size導致了分類的困難(對於存在多種物體,輪廓是正確的但是分類錯誤,即把貓圈出來但是認為是狗),而PSPnet和Deeplab系列都是使用ASPP的結構來試圖解決這個問題,而認為
下圖是attention機制在影象標註中的應用soft attention在影象標註中的應用透過hi作為context 選擇影象中的相關部分,其中hi是LSTM的隱藏層狀態
呃,趣味點的話也可以理解,輸入的h,透過其對應鍵值k查詢q,透過σσ輸出c層次注意力(Hierarchical Attention Networks)層次注意力由 Zichao Yang 提出,主要用於解決多層次問題,比如在文字分類中,我們
GraphSAGE就是inductive的模式,GraphSAGE提出隨機採子圖的方式去取樣,透過子圖更新node embedding, 這樣採出的子圖結構本身就是變化,從而讓模型學到的是一種取樣及聚合的引數的方式,有效解決了unseen
本文將對話歷史表示為一組分散式表示(《Efficient attention using a fixed-size memory representation》2017)來對對話狀態進行表示,然後透過計算這組表示與外部知識庫中每一個條目的相
總結論文將Transformer應用到了點雲Registration問題中,透過Transformer中的attention機制,計算出一個“假想的目標點雲“,這個假想的目標點雲與待調整點雲之間點的對應關係已知(soft matching)
其中RFR模組能夠以一種多次迴圈和漸進的方式由外向內逐步完善特徵圖(而不是影象本身)KCA相當於改進版的attention機制,融合不同迴圈之間的attention score,輔助RFR完成更高質量的填充
圖2 Scaled Dot-Product Attention示意圖如果只對Q、K、V做一次這樣的權重操作是不夠的,這裡提出了Multi-Head Attention,操作包括:首先對Q、K、V做一次線性對映,將輸入維度均為的矩陣對映到,,
03762] Attention Is All You NeedKyubyong/transformer一、主要概念、任務與背景RNN因為基於時序,無法實現平行計算attention機制使對於dependency關係的建模不需考慮他們在句子
self-attention的天然優勢是沒有“距離”的約束,當到“bank”這個詞的時候,它已經跟所有其它詞建立起了聯絡,至於關聯多少,則要透過學習(亦即計算詞向量之間的權重)
此外作者還提出了 CaiT,即 Class-Attention in Image Transformers,結構可參考下圖:最左為傳統 Transformer 形式,最右側為本文提出的,在前期不加入類別 token,而加入之後採用本文提出的
四、自注意力機制在前邊所講的內容中,我們會使用一個查詢向量和對應的輸入進行attention計算,這裡的查詢向量往往和任務相關,比如基於Seq-to-Seq的機器翻譯任務中,這個查詢向量可以是Decoder端前個時刻的輸出狀態向量,如圖5所
3、Consciousness 與 Memory 的區別3.1、工作記憶(Working Memory) 和注意(Attention)的關係(1)Working Memory是一種 keep things in mind for a few