- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
Linear Attention基础-理论篇
Attention的计算公式为：Attention(Q,K,V)=softmax(QKTd)VAttention(Q,K,V)=\text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt 那么Attention公式变为：Attention(Q,K,V)=(ϕ(Q)ϕ(K)T)VAttention(Q,K,V)=\left(\phi(Q)\phi(K)^T\right)VAttention 我们可以改变计算顺序：Attention(Q,K,V)=ϕ(Q)(ϕ(K)TV)Attention(Q,K,V)=\phi(Q)\left(\phi(K)^TV\right)Attention(Q,K, 通过这种变换，Mamba2揭示了SSM(StateSpaceModels)和Attention之间的对偶性。 RWKV-7与TTT(Test-TimeTraining)：最新的RWKV-7和TTT-Linear等架构进一步深化了这个视角。它们将RNN的推理过程明确建模为测试时的训练过程。
38461编辑于 2025-12-21- 来自专栏数据分析与挖掘
AReLU: Attention-based Rectified Linear Unit
地址：http://xxx.itp.ac.cn/pdf/2006.13858.pdf
49220发布于 2020-08-26 - 来自专栏我的充电站
文献阅读：Linformer: Self-Attention with Linear Complexity
文献阅读：Linformer: Self-Attention with Linear Complexity 1. 问题描述 2. 分析 & 证明 1. self-attention是低阶的 2. linear self-attention效果与vanilla self-attention相仿 3. 实验 1. 问题描述 这篇文章同样是我在阅读Transformer Quality in Linear Time这篇文章时想到的一个工作，所以就来考个古，把这篇文章也翻出来整理一下，算是给自己做个笔记了。 a low-rank matrix such that and .where the context mapping matrix is defined as 2. linear (Linear self-attention)For any and ,if , then there exists matrices such that,for any row vector
94830编辑于 2022-05-07 - 来自专栏AiCharm
即插即用 | 清华大学提出Focused Linear Attention取代Self-Attention成为ViT的新宠
在本文中，作者提出了一种新颖的“ Focused Linear Attention ”模块，以实现高效性和表达能力的平衡。 3.2、Linear Attention 相比之下，线性注意力被认为是一种有效的替代方法，将计算复杂性从限制到。 4.3、Focused linear attention module 基于上述分析，作者提出了一种新颖的线性注意力模块，称为“Focused Linear Attention”，它在保持表达能力的同时降低了计算复杂性 基于这两个模型，作者将作者的 Focused Linear Attention 模块与之前的4种线性注意力设计进行了比较，包括Hydra Attention, Efficient Attention, Linear Angular Attention和Enhanced Linear Attention 。
5.8K20编辑于 2023-09-06 - 来自专栏集智书童
即插即用 | 清华大学提出Focused Linear Attention取代Self-Attention成为ViT的新宠
在本文中，作者提出了一种新颖的“ Focused Linear Attention ”模块，以实现高效性和表达能力的平衡。 3.2、Linear Attention 相比之下，线性注意力被认为是一种有效的替代方法，将计算复杂性从限制到。 4.3、Focused linear attention module 基于上述分析，作者提出了一种新颖的线性注意力模块，称为“Focused Linear Attention”，它在保持表达能力的同时降低了计算复杂性 基于这两个模型，作者将作者的 Focused Linear Attention 模块与之前的4种线性注意力设计进行了比较，包括Hydra Attention, Efficient Attention, Linear Angular Attention和Enhanced Linear Attention 。
2.2K20编辑于 2023-09-04 - 来自专栏GiantPandaCV
在GPU上加速RWKV6模型的Linear Attention计算
精简版：经过一些profile发现flash-linear-attention中的rwkv6 linear attention算子的表现比RWKV-CUDA中的实现性能还要更好，然后也看到了继续优化triton 首先，flash-linear-attention（https://github.com/sustcsonglin/flash-linear-attention ）这个仓库旨在对各种线性Attention 本篇文章主要会对比一下RWKV6 Linear Attention模块的naive实现（pure pytorch），RWKV-CUDA的RWKV6 Linear Attention cuda kernel 实现（用flash-rwkv提供的接口进行测试），flash-linear-attention里的RWKV6 Linear Attention实现。 flash-linear-attention库的目的是使用Triton来加速rwkv6_linear_attention_cpu这个naive的实现。
78010编辑于 2024-05-13 - 来自专栏GiantPandaCV
flash-linear-attention中的Chunkwise并行算法的理解
flash-linear-attention的Chunkwise并行实现。 这篇Paper的作者也是flash-linear-attention的作者。 0x1. Paper部分 Paper部分这里只关注Background里面和Linear Attention相关的两节。 完全并行以及Chunkwise版本的Linear Attention测试代码 这里贴一下使用完全并行的Causal Linear Attention和Chunkwise Linear Attention 逻辑下的类Linear Attention结构必须先算q*k的限制，例如在faster-transformers里面实现的Linear Attention（注意Linear Attention中的核函数是可选的 总结 本文解读了一下flash-linear-attention中的Chunkwise并行算法，希望对从事Linear Attention研究或者工程优化的读者拓宽视野有帮助。
73410编辑于 2024-06-03 - 来自专栏GiantPandaCV
flash-linear-attention的fused_recurrent_rwkv6 Triton实现精读
前言 继续补 在GPU上加速RWKV6模型的Linear Attention计算 没有写完的内容，对flash-linear-attention库（https://github.com/sustcsonglin /flash-linear-attention）中的fused_recurrent_rwkv6和chunk_rwkv6的前向实现进行解析，也是对Triton写cuda kernel进行继续学习。 0x1. fused_recurrent_rwkv6 naive python实现 还是从naive的python实现看起，https://github.com/sustcsonglin/flash-linear-attention 其中B表示的是Batch，H表示Attention头数量，L表示序列长度，D表示Head dim。 Alias: q, query in linear attention.
38910编辑于 2024-05-21 - 来自专栏GiantPandaCV
硬件高效的线性注意力机制Gated Linear Attention论文阅读
前言 上篇文章 flash-linear-attention中的Chunkwise并行算法的理解 根据GLA Transformer Paper（https://arxiv.org/pdf/2312.06635 作者是这位大佬 @sonta）通过对Linear Attention的完全并行和RNN以及Chunkwise形式的介绍理解了Linear Attention的Chunkwise并行算法的原理。 但是paper还没有读完，后续在paper里面提出了Gated Linear Attention Transformer，它正是基于Chunkwise Linear Attention的思想来做的，不过仍有很多的工程细节需要明了 Gated Linear Attention 方程1 方程1中的线性递归没有衰减项或遗忘门，而这在RNN中已被证明是至关重要的。 0x2.4 PyTorch代码实现理解 在附录C中有一段gated_linear_attention的代码，对应了上述GLA工程实现的所有技巧。
95710编辑于 2024-06-05 - 来自专栏GiantPandaCV
【BBuf的CUDA笔记】十一，Linear Attention的cuda kernel实现补档（文末送书
前言 填一下 【BBuf的CUDA笔记】十，Linear Attention的cuda kernel实现解析 留下的坑，阅读本文之前需要先阅读上面这篇文章。 然后，在 https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda/blob/master/linear-attention/causal_product_cuda.cu 【BBuf的CUDA笔记】十，Linear Attention的cuda kernel实现解析 详细解析了lmha_这个kernel的实现，这篇文章就来详解一下lmha_low_occupancy_的实现 因此，当blocks的数量小于40的时候，Linear Attention的官方实现选择实现了另外一个lmha_low_occupancy_来尽量增加Block的数量，减少sm资源浪费。 总结 这篇文章和 【BBuf的CUDA笔记】十，Linear Attention的cuda kernel实现解析 就是我阅读Linear Attention官方实现的理解。
37610编辑于 2024-01-05 - 来自专栏GiantPandaCV
【Attention Transfer】paying more attention to attention
论文名：Paying more attention to attention: improving the performance of convolutional neural networks via 具体来说可以划分为： activation-based spatial attention maps gradient-based spatial attention maps 本文具体贡献： 提出使用 attention作为迁移知识的特殊机制。 2Attention Transfer 1. f'{base}bn', mode)) o = F.avg_pool2d(o, 8, 1, 0) o = o.view(o.size(0), -1) o = F.linear
1.3K40发布于 2021-11-02 - 来自专栏总栏目
Linear Search
= n; } 废江博客 , 版权所有丨如未注明 , 均为原创丨本网站采用BY-NC-SA协议进行授权 转载请注明原文链接：Linear Search
42320编辑于 2022-09-05 - 来自专栏小鹏的专栏
03 Linear Regression
'Best fit line',linewidth=3) plt.legend(loc='upper left') plt.show() Learning The TensorFlow Way of Linear Understanding Loss Functions in Linear Regression： 知道损失函数在算法收敛中的作用是很重要的。 results reproducible seed = 13 np.random.seed(seed) tf.set_random_seed(seed) # Create variables for linear dtype=tf.float32) y_target = tf.placeholder(shape=[None, 1], dtype=tf.float32) # Create variables for linear dtype=tf.float32) y_target = tf.placeholder(shape=[None, 1], dtype=tf.float32) # Create variables for linear
1.4K80发布于 2018-01-09 - 来自专栏产品经理的人工智能学习库
线性回归 – linear regression
Optimize.curve_fit( ) numpy.linalg.lstsq Statsmodels.OLS ( ) 简单的乘法求矩阵的逆 首先计算x的Moore-Penrose广义伪逆矩阵，然后与y取点积 sklearn.linear_model.LinearRegression 详细评测可以查看原文《Data science with Python: 8 ways to do linear regression and measure their speed》 线性回归 VS
1.1K21发布于 2019-12-18 - 来自专栏用户7873631的专栏
详解：49 linear gradient
(to top,black,red); } .box2 { background-image: linear-gradient(to right,black,red); } .box3 { background-image:linear-gradient(to bottom,black,red); } .box4{ background-image:linear-gradient(to left,black ,red); } .box5{ background-image:linear-gradient(to top left,black,red); :linear-gradient(to right top,black,red); } .box12{ background-image:linear-gradient
42220发布于 2020-10-28 线性回归（Linear Regression）
线性回归的起源 线性回归（Linear Regression）的起源可以追溯到19世纪，其名称来源于英国生物学家兼统计学家弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton）在研究父辈和子辈身高的遗传关系时提出的一个直线方程
70410编辑于 2025-04-05- 来自专栏自学笔记
linear regression and logistic regression
①linear regression target function的推导 线性回归是一种做拟合的算法： ? 通过工资和年龄预测额度，这样就可以做拟合来预测了。 linear regression: ? 所有logistic regression是可以作为分类的，而且他的分类效果要比linear regression好，首先直观理解错误，他比linear regression更合理，其次，他的VC bound 比linear regression要小，这就证明了Ein ≈ Eout的概率会更高，泛化能力更强。 当C非常大的时候，那就和高阶的基本没有什么区别了，用这种方法改造一下linear regression： ?
66320发布于 2019-01-23 - 来自专栏YOLO大作战
YOLOv8优化策略：全新的聚焦线性注意力模块（Focused Linear Attention）| ICCV2023 FLatten Transforme
本文独家改进：全新的聚焦线性注意力模块（Focused Linear Attention），既高效又具有很强的模型表达能力，解决视觉Transformer计算量过大的问题，最终引入到YOLOv8，做到二次创新 本文深入分析了现有线性注意力方法的缺陷，并提出了一个全新的聚焦的线性注意力模块（Focused Linear Attention），同时具有高效性和很强的模型表达能力。 num_heads (int): Number of attention heads. head_dim = dim // num_heads self.focusing_factor = focusing_factor self.qkv = nn.Linear (dim, dim * 3, bias=qkv_bias) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) self.proj = nn.Linear
1.1K30编辑于 2023-11-10 - 来自专栏全栈程序员必看
ireport教程_linear predictor
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 三元元算符 ($F{username}.equals(“a”))?”它是a”:”它不是a” 解决取到的字符串，如果给的字段不够长会自动截取问题，需要2步设置
59010编辑于 2022-10-03 - 来自专栏mathor
图解Attention
关于Attention的公式推导，我在这篇文章讲过了，本篇文章主要以图示的方式进行讲解 下图是一个Encoder架构，$s_0$从值上来说与$h_m$是相等的，只不过这里换了个名字 首先我们需要将$s_ $ 同样的，将新计算得到的$\alpha_i$与$h_i$做加权平均，得到新的context vector $c_1$ 重复上述步骤，直到Decoder结束 到这里实际上整个Seq2Seq(with Attention
76020发布于 2020-07-02
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号