注意力机制可以应用于像前馈神经网络这样的结构吗？

注意力机制可以应用于前馈神经网络（Feedforward Neural Networks，FNN）这样的结构。

注意力机制是一种模拟人类注意力机制的方法，它在机器学习和深度学习领域得到广泛应用。通过引入注意力机制，模型可以选择性地关注输入数据中的不同部分，从而提高模型的表现和效果。

在前馈神经网络中，注意力机制可以应用于增强模型对输入的处理能力。传统的前馈神经网络只关注输入的全局特征，而忽略了不同部分的重要性差异。而引入注意力机制后，模型可以根据输入数据中不同部分的重要性，自动调整其权重，从而更加准确地捕捉到输入数据的特征。

注意力机制在前馈神经网络中的应用场景包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。例如，在自然语言处理中，可以使用注意力机制来选择性地关注输入句子中的关键词，从而提高翻译、文本生成等任务的性能。

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本文称这种新的注意力机制为External-attention。我们可以发现，上面公式中的计算主要是矩阵乘法，就是常见的线性变换，一个自注意力机制就这样被两层线性层和归一化层代替了。...不过，有关注意力机制在多大程度上影响了视觉transformer的性能表现，目前还尚不清楚。但是，注意力网络层一定是必要的吗？基于这个问题，牛津大学研究团队开展了这项研究。...他们将视觉transformers中的注意力层替换为应用于path维度的前馈层，在ImageNet上的实验中，这种体系架构表现如下：ViT/DeiT-base-sized模型获得74.9%的top-1准确率...在这一变化之后，模型的体系结构基本为一系列以交互方式应用于patch和特征维度的前馈层，如下图：该架构由一个patch嵌入和一系列前馈层组成。这些前馈层交替地应用于图像标记的patch和特征维度。...需要注意的是，该体系结构与ViT的体系结构相同，在特征维度上与标准前馈网络结构相同，即将patch维度投影到高维空间，应用非线性，然后投影回原始空间。

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打通语言理论和统计NLP，TransformersGNNs架构能做到吗？

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为什么说Transformer就是图神经网络？

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解读：基于图的大模型提示技术

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NLP笔记——NLP概述

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【GNN】GAN：Attention 在 GNN 中的应用

同样的，Attention 也可以应用于网络图中，它可以对邻居中不同的节点指定不同的权重，既不需要进行矩阵运算，也不需要事先了解图的全局结构。...通过这种方式，作者解决了基于频谱的图神经网络的几个关键问题，并使得模型更方便的应用于归纳和转换问题。...这样的结构有很多很好的性质：计算效率高：可以跨节点进行并行计算；可以应用于不同度（degree）的图节点（克服了空间卷积的缺点）；可以进行归纳学习；接下来看一下模型的详细情况。...为了消除权重量纲，作者使用 softmax 进行归一化处理：作者设计的注意力机制是一个单层的前馈神经网络，参数向量为，并利用 LeakyReLU 增加非线形。...，其复杂度与 GCN 的差不多；应用多头注意力时，完全可以并行化计算；隐式地为节点的同一邻居分配不同权重，从而扩展了模型的表达的能力，同时也提升了模型的可解释性； 注意力机制以共享的方式应用于图上的所有边

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一文搞懂 Transformer 工作原理！！

加权求和Value向量将上述操作应用于每个token 上述操作会应用于输入序列中的每个token，从而得到每个token经过自注意力机制处理后的输出表示。...应用于每个token 二、多头Attention工作原理多头Attention（Multi-Head Attention）：多头注意力机制通过并行运行多个Self-Attention层并综合其结果，能够同时捕捉输入序列在不同子空间中的信息...注意力权重应用：将计算出的注意力权重应用于Value向量，得到加权的中间输出。这个过程可以理解为根据注意力权重对输入信息进行筛选和聚焦。...每个编码器层都有两个子层，即多头注意力层（Multi-Head Attention）层和前馈神经网络（Feed-Forward Network）。...每个解码器层都有三个子层，掩蔽自注意力层（Masked Self-Attention）、Encoder-Decoder注意力层、前馈神经网络（Feed-Forward Network）。

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还需要“注意力层”吗？一堆“前馈层”在ImageNet上表现得出奇得好

简单来说，就是不需要卷积模块、注意力机制，就可以达到与CNN、Transformer相媲美的图像分类性能。...但看到新闻的牛津大学博士Luke Melas-Kyriazi，却沮丧了好一会：因为大约一个月前，他就发现了可以用前馈层替换注意力层，并已经获得了很好的效果。...而在这份简短的报告中，他亮出了核心观念： 注意力层是必要的吗？具体来说，他将视觉transformer中的注意力层，替换为应用于patch dimension的前馈层。...最终产生的体系结构，只是一系列以交替的方式应用于patch和特征dimension的前馈层。...他也希望这些结果能帮助大家，花更多的时间，来理解为什么目前的模型能像现在这样有效。 MLP-Mixer的原理再回头看看谷歌的MLP-Mixer。

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小白看得懂的图解Transformer

Trasnformer可以说是完全基于自注意力机制的一个深度学习模型，因为它适用于并行化计算，和它本身模型的复杂程度导致它在精度和性能上都要高于之前流行的RNN循环神经网络 那什么是transformer...我们放大一个encoder，发现里边的结构是一个自注意力机制加上一个前馈神经网络。我们先来看下self-attention是什么样子的。...对于多头自注意力机制，我们不止有一组Q/K/V权重矩阵，而是有多组（论文中使用8组），所以每个编码器/解码器使用8个“头”（可以理解为8个互不干扰自的注意力机制运算），每一组的Q/K/V都不相同。...，self-attention的输出即是前馈神经网络层的输入，然后前馈神经网络的输入只需要一个矩阵就可以了，不需要八个矩阵，所以我们需要把这8个矩阵压缩成一个，我们怎么做呢？...上述说到的encoder是对输入（机器学习）进行编码，使用的是自注意力机制+前馈神经网络的结构，同样的，在decoder中使用的也是同样的结构。

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Transformer 原理解析

本文是对 Transformer 原始论文（ Attention Is All You Need ）的解读。对于序列模型，传统的神经网络结构存在着难以处理长期依赖和计算效率低等问题。...Transformer 是一种新的神经网络结构，其仅基于注意力机制，抛弃了传统的循环或卷积神经网络结构。...下图给出了编码器和解码器的内部结构，注意前馈神经网络对于序列每个位置的独立性。 ?...，编码器和解码器的每一层都包含了一个相同结构的全连接前馈网络，独立地应用于序列的每一个位置。...2 Why Self-Attention 下表给出了自我注意力机制与传统卷积神经网络或循环神经网络的对比。这里假设输入和输出序列长度均为，向量维数为。

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AI生成中Transformer模型

该模型摒弃了传统的循环网络结构，转而使用自注意力机制，允许模型同时处理输入序列的各个部分，从而更有效地捕捉复杂的语言模式。...CNN 需要固定长度的输入、输出，RNN 的输入和输出可以是不定长且不等长的 CNN 只有 one-to-one 一种结构，而 RNN 有多种结构，如下图： RNN 数学公式在RNN（递归神经网络...注意力机制 注意力机制(Attention Mechanism)是机器学习中比较重要的一个突破,主要用来改善神经网络对长序列进行建模的能力。...2017年,Veličković等人提出图注意力网络(GAT),将注意力机制引入到图神经网络中,达到了当时最好的节点分类效果。...注意力机制允许解码器在生成每个输出元素时“关注”输入序列中的不同部分，从而有效地解决信息压缩的问题。这样，解码器可以直接访问整个输入序列，从而更准确地生成输出。

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南开提出全新ViT | Focal ViT融会贯通Gabor滤波器，实现ResNet18相同参数，精度超8.6%

尽管诸如下采样和稀疏化等方法可以减少自注意力机制的运算复杂度和内存消耗，但它们也导致了重要信息的丢失，并得到不完整的特征表示。作者必须承认，自注意力机制在深度学习领域是一项惊人的艺术杰作，不容易超越。...在有限的计算资源下，作者必须问自己：作者真的需要自注意力机制吗？还有没有更好的选择？一些近期的工作给出了它们各自的答案。...它经验性地证明了视觉 Transformer 的成功不仅仅归功于自注意力机制，还受益于视觉 Transformer 的结构。他们的发现为作者的研究提供了信心。...自2020年以来，研究者们一直在努力解答这样一个问题：当Transformer应用于计算机视觉领域时会发生什么？并且已经取得了实质性进展。...此外，作者参考Res2Net的结构，提出了一种新颖的多路径前馈网络（MPFFN）。MPFFN的结构如图5所示。它旨在模仿生物视觉皮层并行处理信息的方式。

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Transformer介绍

核心机制：自注意力（Self-Attention）机制：允许模型在序列内的任意位置间直接建立依赖，从而更好地理解数据的上下文关系。这种机制可以并行处理所有位置的数据，提高计算效率。...这通常通过给输入嵌入添加固定的位置嵌入向量来实现。前馈网络（Feed-Forward Network）：在每个编码器和解码器层中，都包含一个前馈网络，用于对自注意力机制输出的结果进行进一步处理。...Transformer：Transformer通过自注意力机制可以捕捉序列中的长期依赖关系。...残差连接则有助于解决深度神经网络中的梯度消失问题，使网络更容易训练。第二个子层连接结构：包含一个前馈全连接子层，该子层对自注意力子层的输出进行进一步的处理和转换。...第三个子层连接结构包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接 Transformer模型以其独特的自注意力机制和并行计算能力，为自然语言处理领域带来了革命性的变革。

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人工智能的发展历程和当前状态，全面认识大语言模型的发展之路

自注意力机制的优势在于可以有效捕捉输入序列中的长距离依赖关系，这对于语言理解和生成任务至关重要。...Transformer 模型的创新之处在于：采用了自注意力机制，替代了传统的 RNN 和 CNN 模型中的循环和卷积操作。自注意力机制可以有效捕捉输入序列中的长距离依赖关系，从而提高模型的性能。...Encoder 由若干 Encoder 层组成，每层包括两个子层：多头自注意力机制和前馈网络。...它由多个 Decoder 层组成，每层包含三个子层：遮蔽多头自注意力机制、Encoder-Decoder 注意力机制和前馈网络。...这样，Decoder 可以更有效地利用输入序列的信息来生成输出序列。前馈网络 Decoder 层中也包含前馈网络，其功能和 Encoder 中的前馈网络相似。

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稀疏性在机器学习中的发展趋势：MoE、稀疏注意力机制

另外，稀疏性的概念，也可以应用于降低核心 Transformer 架构中注意力机制的成本（ETC 模型、BigBird 模型等）。...GLaM 将每隔一个 Transformer 层的单个前馈网络（人工神经网络的最简单层，蓝框中的Feedforward 或 FFN）替换为 MoE 层。...这就将对输入长度的二次依赖降低为线性。 ETC 实现了注意力的线性缩放，使其可以显著缩放输入长度，主要源自全局-局部注意力（global-local attention）机制。...ETC 模型对长输入的扩展注意力机制的说明 Big Bird: 用于更长序列的 Transformer BigBird，是将 ETC 扩展到更一般的场景的另一种稀疏注意力机制，在这些场景中，源数据中存在的关于结构的必备领域知识可能无法获得...全局标记作为信息流的管道，证明了使用全局标记的稀疏注意力机制可以和全注意模型一样强大。稀疏注意力模型的高效实现大规模采用稀疏注意力的一个主要障碍，是稀疏操作在现代硬件中效率相当低。

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