global attention 和 self attention
时间: 2023-08-09 16:08:28 浏览: 308
全局注意力(global attention)和自注意力(self attention)都是在自然语言处理中常用的注意力机制。
全局注意力是指模型在处理序列数据时,将每个位置的信息与整个输入序列的信息进行交互。它可以帮助模型在生成每个位置的输出时,考虑到整个上下文的语义信息。一个常见的全局注意力机制是加权求和,即根据每个位置的重要性对输入序列进行加权求和,得到整个序列的表示。
自注意力是指模型在处理序列数据时,将每个位置的信息与该序列中其他位置的信息进行交互。它可以帮助模型在生成每个位置的输出时,考虑到序列内部不同位置之间的关系。自注意力机制通过计算每个位置与其他位置的相关度得分,并根据得分对其他位置的表示进行加权求和,得到每个位置的表示。
两者的区别在于交互的范围不同。全局注意力涉及到整个输入序列,而自注意力只涉及到序列内部的位置。全局注意力更适用于需要对整个上下文进行建模的任务,而自注意力更适用于需要考虑序列内部关系的任务。
这就是关于全局注意力和自注意力的简要解释。如果你还有其他问题,请随时提问!
相关问题
global self attention
全局自注意力(Global Self-Attention)是一种在自注意力机制中使用的注意力机制。自注意力机制是一种用于处理序列数据的机制,它可以对输入序列中的每个元素进行加权聚合,以便更好地捕捉元素之间的关系。
在传统的自注意力机制中,每个元素的加权聚合只考虑了它与其他元素的关系。而全局自注意力则允许每个元素考虑整个输入序列的关系,而不仅仅是与其他元素的关系。
这种机制可以帮助模型更好地理解整个序列的语义信息,并且能够在生成输出时更好地利用这些信息。全局自注意力通常用于序列到序列的任务,如机器翻译和文本生成。
具体而言,全局自注意力可以通过计算每个元素与整个输入序列中其他元素之间的注意力权重来实现。然后,根据这些权重对输入序列进行加权聚合,以得到最终的表示。
总之,全局自注意力允许模型在处理序列数据时更全面地考虑整个序列的上下文信息,从而提高模型的性能。
Local-to-Global Self-Attention in Vision Transformers
Vision Transformers (ViT) have shown remarkable performance in various vision tasks, such as image classification and object detection. However, the self-attention mechanism in ViT has a quadratic complexity with respect to the input sequence length, which limits its application to large-scale images.
To address this issue, researchers have proposed a novel technique called Local-to-Global Self-Attention (LGSA), which reduces the computational complexity of the self-attention operation in ViT while maintaining its performance. LGSA divides the input image into local patches and performs self-attention within each patch. Then, it aggregates the information from different patches through a global self-attention mechanism.
The local self-attention operation only considers the interactions among the pixels within a patch, which significantly reduces the computational complexity. Moreover, the global self-attention mechanism captures the long-range dependencies among the patches and ensures that the model can capture the context information from the entire image.
LGSA has been shown to outperform the standard ViT on various image classification benchmarks, including ImageNet and CIFAR-100. Additionally, LGSA can be easily incorporated into existing ViT architectures without introducing significant changes.
In summary, LGSA addresses the computational complexity issue of self-attention in ViT, making it more effective for large-scale image recognition tasks.
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