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Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks

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论文标题：Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks

来源：清华大学Jittor

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文章重点通过引入** external attention** 来代替self-attention，并且external attention能够贯穿所有样本，学习到所有样本共享的特征。为此，我们需要引入一个外部的SxD的记忆单元M。

They(two memories) are independent of individual samples and shared across the entire dataset, which plays a strong regularization role and improves the generalization capability of the attention mechanism.

只需2层线性层，就能超越自注意力机制，清华计图团队又有新突破 Figure 1.图片来自论文

引入两个不同的记忆单元用于增强External-attention的表达能力，
只需2层线性层，就能超越自注意力机制，清华计图团队又有新突破 Figure 2.图片来自论文
只需2层线性层，就能超越自注意力机制，清华计图团队又有新突破 Figure 3.图片来自论文

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这个论文挺有意思。引入了两个记忆单元隐式地共享了样本上的特征。

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