更多实例表明，深度学习模型可以参与涉及想象的对话，比如它「最喜欢的岛屿是什么」，即使它根本没有旅行过，没有上过任何岛屿。这就引出了下一个问题： AI模型需要感官体验吗？...在发表在Medium上的这篇长文中，Aguera y Arcas还驳斥了一些反对在大型语言模型中理解的关键论点。 其中之一就是「模型需要具体化」。...而注意力已被证明是在神经网络中实现复杂序列学习的关键机制——正如介绍 Transformer 模型的论文标题所暗示的那样，「Attention is all you need」 这是一个有趣的论点，因为序列学习实际上是具有高阶大脑的生物体的迷人能力之一...这些注意力机制帮助 Transformer 处理非常大的序列，并且比它们的前辈需要更少的内存。 反方观点 不过，对于这个问题，也有人持不同的立场。...至于注意力，米切尔表示，Aguera y Acras 的文章中提到的神经网络中的「注意力」与我们所了解的人类认知中的注意力有很大区别。
但是学习TSMixer的架构和思路是对我们有非常大的帮助的。尤其是这是谷歌发布的模型，肯定值得我们深入研究。 为什么单变量模型胜过多变量模型 这是时间序列预测中最有趣的问题之一。...多元模型的这一弱点导致了两个有趣的问题 1、交叉变量信息真的能为时间序列预测提供好处吗? 2、当交叉变量信息不是有益的，多变量模型仍然可以表现得像单变量模型一样好吗?...当谈到Transformer时，时间序列预测还有另一个缺陷阻碍了他们。在Transformer中多头自我注意力从一件好事变成了一件坏事。...相比之下，为注意力机制找到类似的解决方案并非易事，因为每个时间步的权重都是动态的。所以我们开发了一个新的架构，将Transformer的注意力层替换为线性层。...我不是时间序列预测的专拣，如果你觉得我遗漏了什么请留言指出。
然而，Transformer 模型并非完美，模型引入self-attention机制虽实现了快速并行的训练，但在长序列文本的处理问题上，却需要占据大量计算资源，导致模型训练成本提高。...Transformer 架构的核心模块是自注意力模块，模型在处理每个单词（输入序列中的每个位置）时，自注意力模块通过计算输入序列中所有位置对的相似度分数，来寻找能够帮助更好地编码该单词的线索。...然而，随着输入序列长度的增加，模型需要二次方的计算时间来产生所有相似度分数，所需计算内存也随之增加，注意力机制面临的效率问题也越来越突出。...针对那些需要长距离关注的应用，在 Transformer 基础上已经有一些研究者提出了几种快速的、空间利用率高的改进方法，但是大部分常见方法都依赖于稀疏注意力机制。...此外，稀疏注意机制通常仍然不足以解决常规注意方法应用的全部问题，如指针网络。还有一些运算不能被稀疏化，如在工业级推荐系统中被大量应用的 softmax 运算。
为了解决这个问题Google创建了Hybrid Transformer-LSTM模型，该模型可以实现SOTA导致时间序列预测任务。...时间序列不也是连续数据吗? Transformer可以更好地从长期历史中计算时间步长的输出，而不是当前输入和隐藏状态。这对于本地时态依赖项来说效率较低。...总来来说就是短期记忆和长期记忆对时间序列来说同样重要。...这就是为什么谷歌研究人员发布了一个用于时间序列预测的混合深度学习模型[1]:该模型使用了Attention，但也包括一个LSTM编码器-解码器堆栈，它在捕获局部时间依赖性方面发挥了重要作用。...最后，时间序列可以是多元的，不仅包含静态数据，还有季节性，趋势等等。它们通常需要更特殊的处理。
作者：九羽 最近读论文、看文章发现了两件有意思的事情，今天有时间分享闲聊一下，其一是各种MLP的论文频出，从各个方面对Transformer进行“围攻”，这让人有种“大道至简”的感觉；其二是“XXX...Attention is all you need 目前的诸多机器学习相关的问题，诸如推荐问题中的序列处理，时间序列的预测，文本分类等问题都会涉及到Attention函数的使用，Attention已经成为了这些问题在建模时的最为核心的模块...，注意力机制也成了一个研究热点。...在《霸榜各大CV任务榜单，Swin Transformer横空出世》一文中，我们探讨了将Transformer从NLP转移到CV的策略，之前计算机视觉相关的任务主要被CNN所统治。 ?...Transformer是为序列建模和转换任务而设计的，因为它关注数据中的长期依赖性建模。
多年来，我们一直在使用RNN，LSTM和GRU解决顺序问题，您突然希望我们将其全部丢弃吗？嗯，是！！所有这三种架构的最大问题是它们进行顺序处理。...对于Transformer，作者将时间编码为正弦波，作为附加的额外输入。这样的信号被添加到输入和输出以表示时间的流逝。 ? pos是单词的位置i是这个向量的维数。...但是，最近的体系结构使用的是“学习的” PE，而不是可以推广到任意长度序列的PE。而且效果很好。也就是说，他们不需要将序列推广到比训练中看到的序列更长的序列。...有一个问题仍然没有得到回答。为什么Q、V和K需要被降维向量，即使这样可能会导致原始单词的信息丢失?答案就是多头的自我注意力。...假设来自Word2Vec的嵌入输入是(1 x 512)，并且我们有8个头注意力。然后我们保持Q K V的维数是1x(512/8)也就是1x64。
为解决上述问题，本文提出了提出快速而精确的图像超分方案ESRT(Efficient Supe-Resolution Transformer)，它是一种CNN-Transformer混合架构。...在EMHA内部，FSM(Feature Split Module)用于将长序列拆分为多个子序列，然后在这些子序列上执行注意力操作。该模块可以大幅降低GPU内存占用。...Overall Architecture 上图给出了所提ESRT整体架构图，它包含四个主要部件： 浅层特征提取：它采用卷积从输入图像中提取浅层特征 轻量CNN骨干LCB：它对前述所提取的特征进行深层特征提取...注：由于unfolder操作能够反应每个块的位置信息，这里并没有引入位置嵌入信息。这是真的吗？保持怀疑态度 。 The Architecture of ET 下图给出了本文所提ET的架构示意图。...各种最近2-3个月出的Transformer不都是这样去设计的吗？当然，ET中结合超分任务特性的拆分降低计算量是值得表扬的。
相反，Transformer architecture 由于自注意力机制具有捕获全局依赖特征的能力，且允许网络根据输入内容动态收集相关特征。...值得注意的是，Transformer 架构的训练需要的更大的开销，因为自注意力机制（self-attention）在序列长度方面具有的时间和空间复杂度。...这里问题就出来了，对于医学图像分割任务目标位置敏感的特殊性，一些欠分割或者过分割的区域都在目标周围，往往需要高分辨率特征。...为了解决上面的问题，文章中提出的 U-Net 混合 Transformer 网络：UTNet，它整合了卷积和自注意力策略用于医学图像分割任务。...后，性能会下降3个点以上），对于图像就是保持二维信息，它对于图像任务来讲很重要。
本片文章来自【机器之心】对Mamba作者进行采访所进行的编译整理。 前言 在大模型领域，一直稳站C位的 Transformer 最近似乎有被超越的趋势。...我想说的比较具体一点是，注意力机制最终呈现出一种随输入序列长度呈二次方增长的计算成本。假设你有一个长度为L的输入序列，并且你想输出一个长度也为L的序列。...刚才我们已经讨论了RNN，以及一些非注意力的方法是如何做到不去查看序列中所有文本历史的。当你给聊天机器人GPT写一个长长的提示时，你真的希望所有那些信息都被编码进去吗？...你可以转向Time variance。这意味着你修改RNN，使其计算更多地依赖于输入序列。也就是说，在线性RNN中的计算量由输入序列所决定的。...对于RNN，它们具有固定大小的状态；对于 transformer，你可以认为状态大小正在增加。而且，我们的直觉是，状态规模越大，模型就表现越好。 所以基本上，你需要有更多的空间来存储你需要记住的东西。
和MLPs有通用的函数近似器一样，transfomers模型在sequence-to-sequence问题上，有通用的解决函数。...就像是你理解一个图片的时候，你会聚焦在图像中有意义的相关部分。注意力机制也是这样做的。 但是为什么我们需要注意力机制？毕竟CNNs已经在图像特征提取上表现得很好了，不是吗？...你可以看到，自注意力模块替代了卷积层，现在模型中每个位置点可以和远距离的像素点有相关关系。...v=tIvKXrEDMhk 根本上，一个自注意力层会对输入序列中的每个元素进行更新，更新的方式是对完整的输入序列中的全部信息进行整合。...它对不同注意力向量的加权求和是“泛化的”汇总。
Transformer的瓶颈 https://arxiv.org/pdf/2311.00871.pdf 说起大语言模型所展示的令人印象深刻的能力，其中之一就是通过提供上下文中的样本，要求模型根据最终提供的输入生成一个响应...归纳为一句话就是，Transformer 无法泛化出预训练数据之外的认知--因此也解决不了认知之外的问题。...提出的 iTransformer 将独立时间序列视为 token，通过自注意力捕捉多变量相关性，并利用层归一化和前馈网络模块学习更好的序列全局表示法，用于时间序列预测。...今天分享的这篇文章，作者主要研究了Transformer在问题决策中的上下文学习能力，为此介绍了「一种决策预训练Transformer（DPT）方法」，该方法是一种有监督得预训练方法，即：在不同的任务中...对于这个问题，主要有两种解决思路，一种思路是颠覆Transformer架构，将2次复杂度转换成线性复杂度，就比如Google发布的时间序列预测架构：TiDE，速度比 Transformer 快5-10倍
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。...尽管研究者们提出了 LSTM、注意力机制、CNN 结合 RNN 等手段，但仍无法有效解决这些问题。...1 Model Architecture Transformer 基于现有的序列-序列模型，使用 encoder-decoder 架构。...原文作者经过测试，两种方法的效果基本相同，而基于公式的编码不需要额外训练，且能够处理训练集中未出现过的长度的序列，因此 Transformer 中使用了基于公式的位置编码： 其中 表示当前 item...对于每一层的计算复杂度（时间）在序列长度小于向量维数（常见情况）时，自我注意力的优势更大。如果序列很长，可以将注意力限制在当前位置的大小为 的窗口内，这时相对应的最大路径长度会有所提升。 ?
我记得当初回答 NLP 有两个问题，其中第一个就是怎么充分挖掘无标注数据，而 BERT 这篇论文提供了两个很好的方向来挖掘无标注数据的潜力。虽然这两个方法本身并不新颖，但它相当于做得非常极致。...吕正东表示：「BERT 是一个 google 风格的暴力模型，暴力模型的好处是验证概念上简单模型的有效性，从而粉碎大家对于奇技淫巧的迷恋； 但暴力模型通常出现的一个坏处是'there is no new...此外，Transformer 中最重要的就是自注意力机制，这种在序列内部执行 Attention 的方法可以视为搜索序列内部的隐藏关系，这种内部关系对于翻译以及序列任务的性能有显著提升。...输入表征 前面已经了解过 BERT 最核心的过程就是同时预测加了 MASK 的缺失词与 A/B 句之间的二元关系，而这些首先都需要体现在模型的输入中，在 Jacob 等研究者的原论文中，有一张图很好地展示了模型输入的结构...对于分类问题而言，例如预测 A/B 句是不是问答对、预测单句是不是语法正确等，它们可以直接利用特殊符 [CLS] 所输出的向量 C，即 P = softmax(C * W)，新任务只需要微调权重矩阵 W
我记得当初回答 NLP 有两个问题，其中第一个就是怎么充分挖掘无标注数据，而 BERT 这篇论文提供了两个很好的方向来挖掘无标注数据的潜力。虽然这两个方法本身并不新颖，但它相当于做得非常极致。...吕正东表示：「BERT 是一个 google 风格的暴力模型，暴力模型的好处是验证概念上简单模型的有效性，从而粉碎大家对于奇技淫巧的迷恋； 但暴力模型通常出现的一个坏处是'there is no new...此外，Transformer 中最重要的就是自注意力机制，这种在序列内部执行 Attention 的方法可以视为搜索序列内部的隐藏关系，这种内部关系对于翻译以及序列任务的性能有显著提升。...上图右边的点乘注意力其实就是标准 Seq2Seq 模型中的注意力机制。...对于分类问题而言，例如预测 A/B 句是不是问答对、预测单句是不是语法正确等，它们可以直接利用特殊符 [CLS] 所输出的向量 C，即 P = softmax(C * W)，新任务只需要微调权重矩阵 W
来自 AI部落联盟 导读 注意力模型在大部分的自然语言处理任务中都得到了广泛应用，而且取得很不错的效果，甚至说它曾经横扫NLP各个任务也不为过。虽然他的idea很简单，但是你确定完全了解它吗？...大家初中和高中应该都做过英语阅读理解，一种行之有效的方法是带着问题聚焦到原文的部分内容（而不是全部内容）来获取答案，尤其是考试剩余时间很短时这种方法应用更多。...在很多任务上，这样做好处就太大了，一方面可以使得结果更精准，另一方面还可以解决计算复杂度过高的问题。 这里偷个懒，用原文的截图来解释吧（其实这个图还不是太好，不够直观）。...引入注意力的不同神经网络架构 encoder-decoder：最初的注意力就是用于这种神经架构，目前这种架构基本上都会用到attention，尤其是序列较长时。...所谓多头自注意力，首先它是一种自注意力，然后因为多层自注意力做了stack来并行化（减少时间开销），所以叫多头自注意力。
2017年，Google的一篇 Attention Is All You Need 为我们带来了Transformer，其在NLP领域的重大成功展示了它对时序数据的强大建模能力，自然有人想要把Transformer...当然Transformer for TS的架构也有相应的缺点： 是基于序列的编解码结构（seq2seq），编码器和解码器均采用基于自注意力机制的网络，所以计算空间复杂度大，需要处理序列的编解码。...原始Transformer的自注意力计算方法对局部信息不敏感，使得模型易受异常点影响，带来了潜在的优化问题。...LogSparse ：解决了Attention计算空间复杂度太高的问题，使模型能处理更长的时间序列数据。...在forecast常见的业务场景，传统方法基于统计、自回归的预测方法，针对单条时间线，虽然需要根据具体数据特征实时计算，但是也轻便快速好上手； 相比之下，深度学习方法能同时考虑多条时间序列之间的相关性，
先将图像拆分为图像块，块等同于NLP中的token，然后将图像块映射为embedding序列作为Transformer的输入，最后以有监督的方式训练模型进行图像分类。 ...Method 在模型设计中，论文尽可能地遵循原生的Transformer结构。这样做的好处在于原生的Transformer结构已经被高效地实现，可以开箱即用的。...Vision Transformer(ViT) 模型的整体结构如图1所示，计算流程如公式1-4所示，主要有以下几个要点：输入处理：标准Transformer接收一维embedding序列作为输入，为了处理二维图像...Hybrid Architecture 作为图像块的替代方案，输入序列可以由CNN的特征图映射产生，构成混合模型中。...在许多图像分类数据集上都符合或超过了SOTA，同时预训练的成本也相对较低。 如果本文对你有帮助，麻烦点个赞或在看呗～undefined更多内容请关注 微信公众号【晓飞的算法工程笔记】
，我们之前也有分享过比较多： 关于Transformer，面试官们都怎么问 五分钟了解NLP项目之Transformer Transformer温故知新 10个重要问题概览Transformer全部内容...所以下一步，我们需要把这八个向量压缩成一个向量。 可以直接把这些矩阵拼接在一起，然后用一个附加的权重矩阵 与它们相乘: 这几乎就是多头自注意力的全部。...2.2.5 小结 这几乎就是Encoder的全部。...也就是对于一个序列，在 time_step 为 t 的时刻，我们的「解码」输出应该只能依赖于 t 时刻之前的输出，而不能依赖 t 之后的输出。因此我们需要想一个办法，把 t 之后的信息给隐藏起来。...Transformer的特征抽取能力也比RNN系列的模型要好，使用了self-attention和多头机制来让源序列和目标序列自身的embedding表示所蕴含的信息更加丰富。
然而，这种方法在输入序列的长度较长时效果不佳，需要计算时间呈平方增长来产生所有相似性得分，以及存储空间的平方增长来构造一个矩阵存储这些score。...稀疏注意力机制通过从一个序列而不是所有可能的Pair中计算经过选择的相似性得分来减少注意机制的计算时间和内存需求，从而产生一个稀疏矩阵而不是一个完整的矩阵。...为了解决这些问题，Google AI的研究人员引入了「Performer」，这是一个具有注意力线性扩展机制的Transformer架构，可以使模型在处理更长序列的同时实现更快的训练，这是对于特定的图像数据集如...性能 我们首先对Performer的空间和时间复杂度进行基准测试，结果表明，注意力加速和内存减少几乎是最优的，也就是说，结果非常接近于在模型中根本不使用注意力机制。...更一般地说，我们发现局部和全局注意力机制与用蛋白质数据训练的Transformer模型一致。Dense Attention的近似Performer有可能捕捉跨越多个蛋白质序列的全局相互作用。
具体来说，Transformer是提取长序列中各元素间语义关联最成功的模型，但是在时间序列模型中，我们需要在一个有序的连续点集合中提取时间关系。...但是，在分析时间序列数据时，数值型数据缺乏语义，而我们主要对连续点间趋势变化进行建模，也就是说顺序本身起着最关键的作用，因此，我们提出以下耐人寻味的问题。...Transformer对长时间序列预测真的有效吗？ ...Transformer模型效果依赖成对元素之间的语义关系，而自注意力机制本身是无序的（permutation-invariant），它对时间关系的建模能力主要取决于与输入标记相关的位置编码。...虽然回视窗口的时间动态性对短期时间序列预测的准确性有显著影响，但我们假设长期预测取决于模型是否能够很好的捕捉趋势和周期性，也就是说，预测范围越远，回视窗口本身的影响越小。
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