Beyond Self attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks Abstract 注意力機制，尤其是自注意力 self attention ，在視覺任務的深度特征表征中起着越來越重要的作用。自注意力通過在所有位置上使用成對的affinities計算特征的加權和來更新每個位置上的特征，以捕獲單個樣 ...
2021-06-17 10:37 0 981 推薦指數：
Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks 2021.5.12 Under review https://arxiv.org/abs/2105.02358 ...
Abstract 在這篇論文中，我們提出了自注意生成對抗網絡(SAGAN)，它是用於圖像生成任務的允許注意力驅動的、長距離依賴的建模。傳統的卷積GANs只根據低分辨率圖上的空間局部點生成高分辨率細節。在SAGAN中，可以使 ...
一、Attention 1.基本信息 最先出自於Bengio團隊一篇論文：NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE ，論文在2015年發表在ICLR。 encoder-decoder模型通常 ...
attention的本質 通過計算Query和一組Key的相似度（或者叫相關性/注意力分布），來給一組Value賦上權重，一般地還會求出這一組Value的加權和。 一個典型的soft attention如下公式所示： 先用Query求出分別和一組Key計算相似度 ...
Self-Attention 之前的RNN輸入是難以並行化的，我們下一個輸入可能依賴前一個輸出，只有知道了前面的輸出才能計算后面的輸出。 於是提出了 self-attention ，但是這時候 $b^{i}$ 能夠並行化計算 論文地址：https://arxiv.org/pdf ...
參考1，參考2 直觀理解 先來看一個翻譯的例子“I arrived at the bank after crossing the river” 這里面的bank指的是銀行還是河岸呢，這就需要我們聯 ...
對於簡單、無狀態的自定義操作，你也許可以通過 layers.core.Lambda 層來實現。但是對於那些包含了可訓練權重的自定義層，你應該自己實現這種層。 這是一個 Keras2.0 中，Keras 層的骨架（如果你用的是舊的版本，請更新到新版）。你只需要實現三個方法即可: build ...
) 3. self-attention (1)self-attention的計算 (2) sel ...
