门控注意力单元（GAU）还需要Warmup吗？

最新推荐文章于 2025-03-07 17:09:03 发布
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文章标签： transformer 深度学习 人工智能
原文链接：https://kexue.fm/archives/8990
GAU在默认设置下表现出显著的效率，其运算相比xl小了两个数量级，这主要归因于其理论设计。文章深入探讨了这一现象及其在IT技术中的影响。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

为什么GAU能做到这些？很简单，因为在默认设置之下，理论上GAU(xl)GAU(x_l)GAU(xl​)相比xlx_lxl​几乎小了两个数量级，全文转载自：https://kexue.fm/archives/8990
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taoqick
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【图像去噪】论文复现：自相似注意力提升盲点网络性能！SS-BSN的Pytorch源码复现，跑通源码，获得结果，可作为实验对比方法，结构图与源码实现相对应，轻松理解，注释详细！
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
03-24 150
论文题目：SS-BSN: Attentive Blind-Spot Network for Self-Supervised Denoising with Nonlocal Self-Similarity —— SS-BSN：用于非局部自相似性自监督去噪的注意力盲点网络【图像去噪】论文精读：SS-BSN: Attentive Blind-Spot Network for Self-Supervised Denoising with Nonlocal Self-Similarity。
相对位置编码Transformer的一个理论缺陷与对策
Paper weekly
06-29 1514
©PaperWeekly 原创 · 作者 | 苏剑林单位 | 追一科技研究方向 | NLP、神经网络位置编码是 Transformer 中很重要的一环，在《让研究人员绞尽脑汁的 Transformer 位置编码》中我们就总结了一些常见的位置编码设计。大体上，我们将 Transformer 的位置编码分为“绝对位置编码”和“相对位置编码”两类，其中“相对位置编码”在众多 N...
haiku实现门控多头注意力模块
qq_27390023的博客
01-09 1102
在多头注意力机制中，通常输入的数据包括查询（Q）、键（K）和值（V）。这些数据的维度以及权重矩阵的维度在多头注意力机制中扮演关键角色。
【GRU分类】基于注意力机制门控循环单元attention-GRU实现数据多维输入单输出分类附matlab代码
qq_59747472的博客
09-15 363
随着机器学习和深度学习的快速发展，分类问题在各个领域都得到了广泛的应用。而在实际应用中，我们经常会遇到数据具有多维输入但只有一个输出的情况。本文将介绍一种基于注意力机制门控循环单元（attention-GRU）的方法，用于解决这类问题。在传统的分类任务中，我们通常使用一维向量作为输入，然后通过各种神经网络模型进行训练和预测。然而，有些问题的输入数据可能是多维的，比如一张图像可以被表示为一个二维矩阵，或者一个文本可以被表示为一个二维矩阵，其中每一行表示一个词向量。
【GRU分类】基于注意力机制门控循环单元attention-GRU-Adaboost实现数据多维输入单输出分类附matlab代码
matlab_dingdang的博客
02-17 1009
摘要本文提出了一种基于注意力机制的门控循环单元（Attention-GRU）和 Adaboost 算法相结合的分类方法，用于处理数据多维输入单输出分类问题。该方法将注意力机制引入到 GRU 网络中，增强了网络对输入序列中重要特征的关注能力。此外，通过 Adaboost 算法对 Attention-GRU 模型进行集成，进一步提升了分类精度和鲁棒性。本文提供了详细的算法流程和 Matlab 代码实现，并通过实际数据集验证了该方法的有效性。引言。
【CVPR 2020】一种新的门控通道注意力转换单元
深度学习技术前沿
09-05 6628
的点击上方，选择星标或置顶，不定期资源大放送！阅读大概需要15分钟Follow小博主，每天更新前沿干货【导读】今天给大家推荐一篇百度联合Syndney在CVPR2020上发表的关于Att...
门控注意力机制（Gated Attention）
wuhansong0592的专栏
02-24 1824
门控注意力机制引入了门控单元，通过门控信号来控制注意力的分配。门控单元可以根据输入的特征动态地调整注意力权重，使得模型能够更加灵活地关注不同的特征或区域。常见的门控单元有 Sigmoid 门控和 Tanh 门控等。
【GRU分类】基于注意力机制门控循环单元attention-GRU-Adaboost实现数据多维输入单输出分类附matlab代码 机器鱼
m0_60703264的博客
02-17 1331
摘要本文提出了一种基于注意力机制的门控循环单元（Attention-GRU）和 Adaboost 算法相结合的分类方法，用于处理数据多维输入单输出分类问题。该方法将注意力机制引入到 GRU 网络中，增强了网络对输入序列中重要特征的关注能力。此外，通过 Adaboost 算法对 Attention-GRU 模型进行集成，进一步提升了分类精度和鲁棒性。本文提供了详细的算法流程和 Matlab 代码实现，并通过实际数据集验证了该方法的有效性。引言。
GAC：Gated Attention Coding for Training High-performance and Efficient SNNs——基于门控注意力编码的高性能高效脉冲神经网络训练
Together_CZ的博客
02-14 1618
GAC：GatedAttentionCodingforTrainingHigh-performanceandEfficientSNNs——基于门控注意力编码的高性能高效脉冲神经网络训练
GAU : Transformer Quality in Linear Time(new attention+)
ResumeProject的博客
05-08 2704
添加链接描述
FFN -＞ GLU -＞ GAU
weixin_36378508的博客
11-25 3373
FFN优化
FLASH：一种高效的Transformer设计
shawroad的博客
08-31 1677
在标准的Transformer结构中，多头注意力和FFN是交替连接的。GLU那篇论文中，将FFN替换成基于门控的线性单元，发现效果会变好。因此，我们先简单了解一下门控单元GLU的计算，如下左图:具体计算:也就是将输入X分别经过放射变换(线性映射＋激活函数)得到U,VU,VU,V。然后再将U,VU,VU,V进行点积，最后再进行线性映射，得到门控线性单元的输出。上述的GLU中没有对token两两进行注意力计算，如果在上面的U,VU,VU,V。...
(即插即用模块-特征处理部分) 二十八、(2024 AAAI) GAU 门控注意力单元
wei582636312的博客
03-07 678
直接编码在每个时间步重复生成相同的浮点数，导致脉冲表示缺乏时间动态，无法有效模拟人类视觉系统对动态视觉信息的处理。： 由于缺乏时间动态，直接编码生成的脉冲表示信息量有限，导致 SNN 参数敏感性较高，性能受限。： 直接编码需要大量时间步才能维持高性能，导致模拟时间和能耗增加。为此，这篇论文提出一种。GAU 通过利用多维度注意力机制进行门控，将静态数据高效地编码为具有时间动态的强大表示。现阶段直接编码存在一些局限性：即。
深度学习模型：门控循环单元（GRU）详解
池央的博客
11-29 4817
随后，门控循环单元（GRU）作为 LSTM 的一种简化变体，在保持良好性能的同时，具有结构简单、训练速度快等优点，因此在许多序列数据处理任务中得到了广泛应用。相比之下，GRU 将输入门和遗忘门合并为更新门，并且没有单独的记忆单元，直接在隐藏单元中进行信息的更新和传递，因此结构更加简单。GRU 的输入和普通 RNN 一样，在每个时间步 ，它接受当前的输入向量 以及上一个时间步的隐藏状态 ，然后输出当前时间步的隐藏状态 ，并将其传递到下一个时间步作为输入之一。在上述代码中，我们首先定义了一个。
融合创新！全局注意力+局部注意力，训练成本直降91.6%
学姐带你玩AI的博客
03-28 3664
可以让模型在处理数据时，既不会丢失重要的局部细节，也能考虑到整个数据集中的全局结构，从而这种策略相较于传统的单一注意力机制，能够更全面地理解输入数据，同时捕捉长距离依赖关系和细节信息。对于论文er来说，是个可发挥空间大、可挖掘创新点多的研究方向。FLASH是一种解决现有高效Transformer变体质量和经验速度问题的实用解决方案。
FLASH：可能是近来最有意思的高效Transformer设计
Paper weekly
02-28 1693
©PaperWeekly 原创 ·作者 | 苏剑林单位 | 追一科技研究方向 | NLP、神经网络高效 Transformer，泛指所有概率 Transformer 效率的工作，笔者算是...
Transformer Quality in Linear Time
最新发布
kebijuelun的博客
03-07 913
2022 年谷歌发表的 transformer 结构优化论文，本文提出了两种创新方法——门控注意单元（GAU）和混合块注意力（Mixed Chunk Attention），共同构成FLASH模型。FLASH 在短序列和长序列任务中均能匹配 Transformer 的质量，同时显著提升训练速度，为高效长序列建模提供了新思路。
时序预测 | MATLAB实现Attention-GRU时间序列预测(时间注意力机制融合门控循环单元,TPA-GRU)
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
08-27 1225
时序预测 | MATLAB实现Attention-GRU时间序列预测(注意力机制融合门控循环单元,TPA-GRU)
深度学习中GAU门注意力
05-13
GAU (Gated Attention Unit) 注意力是深度学习中常用的一种注意力机制，它可以在对输入进行注意力加权时，同时考虑到输入的语义信息和位置信息，从而更好地捕捉输入序列的重要特征。 GAU 注意力的核心思想是将输入序列进行分解，分别考虑语义信息和位置信息的影响。具体来说，它通过两个门控单元来控制输入序列的加权，一个门控单元根据输入的语义信息进行加权，另一个门控单元则根据输入的位置信息进行加权。这样就可以在考虑到语义信息的同时，保持对位置信息的敏感性，从而更好地捕捉输入序列的特征。 GAU 注意力在很多自然语言处理任务中都取得了很好的效果，例如机器翻译、文本分类、问答系统等。
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