linear attention
时间: 2023-10-20 07:07:06 浏览: 61
Linear attention是一种注意力机制,它使用线性变换来计算注意力权重。与传统的注意力机制不同,它不需要进行softmax操作,因此可以更快地计算注意力权重。
具体来说,对于一个输入序列X和一个查询向量Q,线性注意力机制的计算过程如下:
1. 对输入序列X进行线性变换,得到新的序列K和V。
2. 计算查询向量Q和K之间的相似度矩阵S。
3. 对相似度矩阵S进行缩放,得到注意力权重矩阵A。
4. 将注意力权重矩阵A与V相乘,得到最终的输出向量。
相比于传统的注意力机制,线性注意力机制的计算复杂度更低,因此可以在处理大规模数据时更加高效。
相关问题
focused linear attention
线性注意力机制是一种常见的注意力机制,在自然语言处理任务中广泛应用。它主要用于对输入序列中的不同位置进行加权处理,以便在处理过程中更加关注重要的部分。
线性注意力机制可以通过计算每个输入位置与目标位置之间的相似度来实现。这可以通过使用内积、点积或其他相似度度量方法来完成。然后,这些相似度值经过归一化处理,得到每个位置对目标位置的注意力权重。
在使用线性注意力机制时,可以将这些权重与输入序列进行加权求和,得到一个聚合表示。这个聚合表示可以作为模型的输出或进一步传递到其他层进行处理。
线性注意力机制的优点是简单、高效,并且可以直接应用于不同长度的输入序列。然而,它也存在一些限制,例如无法捕捉长距离依赖关系和复杂的上下文信息。因此,在某些情况下,研究人员可能会探索其他类型的注意力机制来改进模型性能。
FLatten Transformer: Vision Transformer using Focused Linear Attention
Flatten Transformer是一种使用Focused Linear Attention的Vision Transformer。它采用了类似于传统Transformer的self-attention结构,但在关注机制上进行了改进。具体来说,Flatten Transformer使用了Focused Linear Attention来代替传统的self-attention。Focused Linear Attention通过将注意力权重分配给图像的不同区域,使得模型能够更加关注重要的图像特征。
在Flatten Transformer中,图像首先被拆分成小块(patch),然后通过一个Embedding层转换成token。这个Embedding层将图像数据转换成一个向量,其形状为[num_token, token_dim,以适应Transformer Encoder的要求。接下来,Flatten Transformer使用Focused Linear Attention来计算每个token之间的关联性,并根据计算得到的注意力权重对它们进行加权求和。最后,经过Transformer Encoder和MLP Head的处理,模型可以输出对图像进行分类的结果。
关于Flatten Transformer的详细结构和实现,你可以参考引用中提供的论文和引用中提供的GitHub代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [狗都能看懂的Vision Transformer的讲解和代码实现](https://blog.csdn.net/weixin_42392454/article/details/122667271)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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