从Feature到Queries 到Linear Mk到softmax到Linear Mv到output 帮我从这个角度解释external attention
时间: 2024-02-22 22:01:38 浏览: 31
从"Feature到Queries到Linear Mk到softmax到Linear Mv到output"的角度来解释External Attention,可以将其分为以下几个步骤:
1. Feature:首先,输入序列经过一层线性变换,得到一组特征向量,表示输入序列中每个位置的信息。
2. Queries:然后,对于待处理的当前位置,将其特征向量通过另一层线性变换,得到一个查询向量(query),表示该位置的特征。
3. Linear Mk:接下来,将所有位置的特征向量再通过一层线性变换,得到一组键向量(keys),表示每个位置的特征对应的键(key)。
4. Softmax:然后,通过将当前位置的查询向量与所有位置的键向量做点积,得到一组相似度得分(similarity scores),表示当前位置与每个位置之间的相似程度。接着,通过对相似度得分进行softmax操作,将它们归一化为一个概率分布,得到每个位置的权重(weights)。
5. Linear Mv:接着,将所有位置的特征向量再通过一层线性变换,得到一组值向量(values),表示每个位置的特征对应的值(value)。
6. Output:最后,将每个位置的值向量乘以对应的权重,再将它们加权求和,得到当前位置的表示(output)。
综上所述,External Attention通过从输入序列中寻找与当前位置相关的信息,并对这些信息进行加权求和,实现了模型对输入序列中重要信息的捕捉和处理。
相关问题
怎么从logsoftmax得到的向量得到0到1之间的概率分布
可以使用softmax函数将logsoftmax得到的向量转换为概率分布。softmax函数的公式为:
P_i = e^(logsoftmax_i) / sum(e^(logsoftmax_j))
其中,P_i表示第i个元素的概率,logsoftmax_i表示第i个元素的logsoftmax值,sum(e^(logsoftmax_j))表示所有元素的e^(logsoftmax)值之和。
通过softmax函数,可以将logsoftmax得到的向量转换为0到1之间的概率分布。
详细解释一下Alexnet最后一个卷积到输出的网络结构变化
### 回答1:
AlexNet的最后一个卷积层输出的是一个6x6x256的特征图。接下来,这个特征图会被展开成一个一维向量,然后输入到三个全连接层中。
第一个全连接层有4096个神经元,它将接收到展开后的特征向量作为输入,输出一个长度为4096的向量。这个向量会被送入一个ReLU激活函数中,再传递到第二个全连接层。
第二个全连接层也有4096个神经元,接收到第一个全连接层的输出作为输入,同样输出一个长度为4096的向量。这个向量也会被送入一个ReLU激活函数中,再传递到第三个全连接层。
第三个全连接层是一个输出层,有1000个神经元,每个神经元代表着一个类别。这个层接收到第二个全连接层的输出作为输入,然后通过softmax函数将输出转换为概率分布,最终得出对输入图像的分类结果。
因此,AlexNet的最后一个卷积层到输出的网络结构变化是从一个特征图到一个一维向量,再到三个全连接层,最后输出分类结果。
### 回答2:
AlexNet是一种深度神经网络模型,最后一个卷积层到输出的网络结构变化主要包括全连接层和输出层。
在最后一个卷积层之后,会添加全连接层。全连接层是将卷积层的输出结果进行扁平化处理,即将每个特征图展开为一个一维向量。假设卷积层的输出大小为N×N×K,其中N为特征图的尺寸,K为特征图的数量,则全连接层的输入大小为N×N×K。全连接层会将这个一维向量与权重矩阵进行乘积运算,然后通过激活函数进行非线性变换。全连接层的输出大小由设置的神经元数量决定。
全连接层的输出再通过一个输出层,用于将网络的最终结果转化为类别概率分布。输出层通常采用softmax函数作为激活函数,将全连接层的输出转化为一个概率分布,表示每个类别的概率。
整个变化过程可以简要表述为:最后一个卷积层的输出经过全连接层展开为一维向量,然后通过全连接层的权重矩阵进行乘积运算,再经过激活函数得到全连接层的输出结果。最后,全连接层的输出经过输出层得到网络的最终结果,即每个类别的概率分布。
AlexNet通过在卷积层之后添加全连接层和输出层的结构变化,使得网络能够将卷积层提取到的特征进行进一步的处理和分类,从而得到更准确的分类结果。这一结构的引入为后续深度神经网络模型的发展奠定了基础。
### 回答3:
AlexNet是深度学习中较为经典的卷积神经网络架构,由于其在2012年的ImageNet图像分类竞赛中取得了重大突破,因而成为了深度学习的里程碑之一。
在AlexNet的最后一个卷积层到输出的网络结构变化主要包括两个方面:全连接层的引入和输出层的设计。
首先,AlexNet在卷积层之后引入了三个全连接层。在AlexNet的倒数第二个卷积层之后,将所有的卷积层输出展平成一个一维向量,然后通过三个全连接层来对这个向量进行处理。这样的设计可以增加网络的非线性表达能力,提高网络对特征的抽象和表达能力。
其次,在AlexNet的输出层的设计方面,通常使用softmax函数来进行多分类或者是sigmoid函数进行二分类。在ImageNet图像分类竞赛中,AlexNet的输出层是一个1000维的向量,每一维对应于一个类别的概率得分,通过对这些概率进行softmax归一化后可以得到最终的分类结果。
因此,AlexNet最后一个卷积到输出的网络结构变化就是在卷积层之后引入了全连接层,并在输出层进行了softmax或sigmoid处理。这样的设计使得AlexNet具有强大的特征表达能力,能够有效地对图像进行分类任务。