萨根 Self Attention GAN的TensorFlow实现 进展：SAGAN在理论上起作用； 需要进行收敛测试； 必须计算数据集的均值和方差

1.由来 在Transformer之前，做翻译的时候，一般用基于RNN的Encoder-Decoder模型。从X翻译到Y。 但是这种方式是基于RNN模型，存在两个问题。 一是RNN存在梯度消失的问题。（LSTM/GRU只是缓解这个问题） 二是RNN 有时间上的方向性，不能用于并行操作。Transformer 摆脱了RNN这种问题。 2.Transformer 的整体框架 输入的x1,x2x_{1},x_{2}x1​,x2​，共同经过Self-attention机制后，在Self-attention中实现了信息的交互，分别得到了z1,z2z_{1},z_{2}z1​,z2​，将z1,z2

来自Self-Attention ConvLSTM for Spatiotemporal Prediction文章的Self-Attention Module的实现。使用python3语言，tensorflow2.0框架编写。

PyTorch中计算机视觉应用程序的自注意力构建基块 使用einsum和einops在PyTorch中实现计算机视觉的自我关注机制。 专注于计算机视觉自我注意模块。 通过pip安装 $ pip install self-attention-cv 如果您没有GPU，最好在您的环境中预安装pytorch。 相关文章 程式码范例 多头注意力 import torch from self_attention_cv import MultiHeadSelfAttention model = MultiHeadSelfAttention ( dim = 64 ) x = torch . rand ( 16 , 10 , 64 ) # [batch, tokens, dim] mask = torch . zeros ( 10 , 10 ) # tokens X tokens mask [ 5 :

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