inner_dim * 3, bias = False) self.to_out = nn.Sequential( nn.Linear(inner_dim, ...
在训练过程中,对Attention weights应用Dropout可以使得模型在训练过程中随机“丢弃”一些注意力权重,从而使得模型更加健壮,防止过拟合。在推理时,Dropout不会被执行,因此不会对模型的性能产生影响。 Self-Attention中qkv的bias设置 在Self-Attention中,qkv(query、key、value)的初始化时,通常会设置一个偏置项,偏置项的...
在计算 Self-Attention 时，为了处理输入序列中不同位置之间的关系，需要对输入进行 Q、K、V 线性变换...
importtorchimporttorch.nnasnnclassSelfAttention(nn.Module):def__init__(self,d_in,d_out,qkv_bias=False):super().__init__()#使用nn.Linear来做线性变换比较快,本质上就是做一个f(x)=W*x+b的操作self.W_query=nn.Linear(d_in,d_out,bias=qkv_bias)self.W_key=nn.Linear(d_in,d_out,bi...
self.hidden_dim =hidden_dim# 一般 Linear 都是默认有 bias # 一般来说, input dim 的 hidden dim self.query_proj = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim) self.key_proj = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim) self.value_proj = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim) ...
这篇文章是 SKNet[7] 作者在 19 年的时候在 arXiv 上挂出的文章，是一个轻量级 Attention 的工作，从下面的核心代码中，可以看出，引入的参数真的非常少，self.weight 和 self.bias 都是和 groups呈一个数量级的（几乎就是常数级别）。这篇文章的核心点是用局部信息和全局信息的相似性来指导语义特征的增强，...
qkv_bias=False,attn_drop=0.,proj_drop=0.,sr_ratio=2):super().__init__()self.num_heads = num_headshead_dim = dim // num_headsself.scale = head_dim ** -0.5 #(sr_ratio+1)x (sr_ratio+1) 的 DW 卷积self.sr = nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size=sr_ratio + 1, stride=sr_...
主要包括编码器和解码器组件,编码器包括自注意力模块(QKV 来自同一个输入)和前向网络,解码器和编码器类似,只不过内部多了编码器和解码器交互的交叉注意力模块。 通常来说,标准的 Transformer 包括 6 个编码器和 6 个解码器串行。 编码器内部接收源翻译输入序列,通过自注意力模块提取必备特征,通过前向网络对特征...
self.attn = Attention(dim, num_heads=num_heads, qkv_bias=qkv_bias, qk_scale=qk_scale, attn_drop_ratio=attn_drop_ratio, proj_drop_ratio=drop_ratio) # NOTE: drop path for stochastic depth, we shall see if this is better than dropout here ...
译者: 在 medium 看到一篇文章从代码的角度,作者直接用 pytorch 可视化了 Attention 的 QKV 矩阵,之前我对 self-Attention 的理解还是比较表面的,大部分时候也是直接就调用 API 来用, 看看原理也挺有意思的,作者同时制作了可在线运行的 colab作为演示,遂翻译给大家一起看看:The illustrations are best viewed on ...