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Transformer-Explainability: [CVPR 2021] 超越注意力可视化的Transformer可解释性官方PyTorch...

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简介：
Transformer-Explainability是CVPR 2021的一篇论文，提供了超越传统注意力可视化的深度理解Transformer模型的新方法，并开放了官方的PyTorch实现。 2021年3月15日更新： 2021年2月28日：我们的论文被CVPR 2021接受了！ 2021年2月17日： 介绍的正式实现于2021年1月5日发布。我们提出了一种新颖的方法，可以可视化基于Transformer模型在视觉和NLP任务中的分类过程，并且能够展示每个类别的解释。该方法包含三个阶段： - 使用新的LRP公式计算每个关注矩阵的相关性。 - 通过反向传播梯度来确定与特定类别相关的注意力矩阵的权重。 - 利用具有推出功能的图层聚合平均各个注意力头。 请注意，您可以通过运行本段落中的两个类别的具体示例来进行测试。如果您希望添加另一个输入图像，请将其加入相应的文件夹，并使用generate_visualization函数（通过设置class_index={class_idx}），不指定索引将默认可视化最高级别的类别。

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  • Transformer-Explainability: [CVPR 2021] 超越注意力可视化的Transformer可解释性官方PyTorch...
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    Transformer-Explainability是CVPR 2021的一篇论文，提供了超越传统注意力可视化的深度理解Transformer模型的新方法，并开放了官方的PyTorch实现。 2021年3月15日更新： 2021年2月28日：我们的论文被CVPR 2021接受了！ 2021年2月17日： 介绍的正式实现于2021年1月5日发布。我们提出了一种新颖的方法，可以可视化基于Transformer模型在视觉和NLP任务中的分类过程，并且能够展示每个类别的解释。该方法包含三个阶段： - 使用新的LRP公式计算每个关注矩阵的相关性。 - 通过反向传播梯度来确定与特定类别相关的注意力矩阵的权重。 - 利用具有推出功能的图层聚合平均各个注意力头。 请注意，您可以通过运行本段落中的两个类别的具体示例来进行测试。如果您希望添加另一个输入图像，请将其加入相应的文件夹，并使用generate_visualization函数（通过设置class_index={class_idx}），不指定索引将默认可视化最高级别的类别。
     
  • BERTViz：用于Transformer模型注意力可视化的工具（包括BERT、GPT-2、ALBERT、XLNet、RoBERTa等）
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    BERTViz是一款专为深度理解Transformer架构设计的可视化工具，支持包括BERT、GPT-2、ALBERT在内的多种模型，帮助研究者直观分析注意力机制。 贝特维兹（BertViz）是一款用于可视化Transformer模型注意力机制的工具，适用于库中的所有模型，包括BERT、GPT-2、XLNet、RoBERTa、XLM、CTRL等。它扩展了现有的库功能。 正面图和头部视图可以展示给定转换器层中一个或多个注意头产生的注意模式。这些可视化基于出色的Transformer架构实现，并且已经预加载了一些示例数据供用户尝试使用。头部视图支持Transformers库中的所有模型，包括BERT、GPT-2、XLNet、RoBERTa、XLM和DistilBERT等。 另外，模型视图提供了对整个模型中各个层和头的关注机制的概览视角。它同样预加载了一些示例数据供用户体验，并且支持Transformers库中的所有主要模型类型如BERT、GPT2、XLNet、RoBERTa、XLM和DistilBERT等。 最后，神经元视图允许将查询向量和键向量中的单个神经元进行可视化展示。
     
  • 用于Transformer模型注意力可视化的工具（包括BERT、GPT-2、ALBERT、XLNet、RoBERTa、CTRL等）
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    这是一款专为Transformer模型设计的注意力可视化工具，支持BERT、GPT-2、ALBERT、XLNet、RoBERTa、CTRL等多种预训练模型，帮助用户深入理解模型内部机制。 BertViz 是一个用于在Transformer模型中可视化注意力的工具，支持包括BERT、GPT-2、XLNet、RoBERTa、XLM 和 CTRL在内的所有模型。 它扩展了Llion Jones 的Tensor2Tensor 可视化工具以及HuggingFace 的转换器库。相关的博客文章有《解构BERT，第2部分：可视化注意力的内部工作》，该系列的第一部分并非必要前提条件。此外还有一篇关于“变压器模型中注意力的多尺度可视化的论文”。
     
  • 自注意力机制与Transformer模型
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    《自注意力机制与Transformer模型》：本文深入探讨了自注意力机制在自然语言处理中的应用及其核心原理，重点介绍了基于该机制的Transformer架构如何革新机器翻译、文本生成等任务。 在Transformer模型出现之前，进行翻译任务通常采用基于RNN的Encoder-Decoder架构。然而，这种架构存在两个主要问题：一是RNN容易遇到梯度消失的问题（尽管LSTM或GRU可以缓解这一情况），二是由于RNN具有时间上的方向性限制，不能实现并行操作。Transformer模型解决了这些问题。 在Transformer的整体框架中，输入序列x1、x2通过Self-attention机制进行处理，在此过程中实现了信息的交互，并分别得到输出z1和z2。
     
  • BiFormer: 基于双级路由注意力的视觉Transformer论文
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    《BiFormer》提出了一种基于双级路由注意力机制的视觉Transformer模型，旨在提升特征学习效率与精度，适用于图像分类、目标检测等任务。 研究人员提出了一种名为BiFormer的新型视觉Transformer模型，它以动态稀疏注意力机制和双层路由为核心技术。传统的注意力机制在捕捉长距离依赖性方面表现出色，但同时也带来了巨大的计算和内存开销，因为需要在整个空间位置上进行令牌之间的配对交互运算。为了解决这个问题，先前的一些方法引入了手工设计的、与内容无关的稀疏策略，例如将注意力操作限制于局部窗口内或轴向条纹中。然而，不同于这些方法的是，该研究提出了一种全新的动态稀疏注意力机制，并通过双层路由实现这一创新机制。这种方法旨在提供更灵活的计算分配并具备内容感知的能力。 具体而言，在处理一个查询时，首先在粗糙区域级别上过滤掉不相关的键值对；随后，对于剩余的候选区域（即所有已选中的区域集合），执行精细粒度级别的令牌与令牌之间的注意力运算。该研究提供了实现这一机制的一种简单而有效的方案，并通过利用稀疏性来显著降低计算和内存需求，同时仅使用GPU上的稠密矩阵乘法操作即可完成。 基于此提出的双层路由注意力机制，研究人员开发了一种新型通用视觉Transformer模型——BiFormer。由于BiFormer能够在查询自适应的方式下关注一小部分相关令牌而忽略其他无关令牌的干扰，因此在性能和计算效率方面都表现出色，特别是在密集预测任务中更为明显。
     
  • Point-Transformer-Pytorch：基于Pytorch的Point Transformer层实现
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    Point-Transformer-Pytorch是一款基于PyTorch框架开发的库，专注于实现点云数据处理中的Point Transformer层。此项目为研究人员和开发者提供了一个高效、灵活且易于使用的工具来探索与应用最新的深度学习技术于三维空间理解任务中。 在Pytorch中实现点变压器-火炬的自注意层可以显著提升点云分类和分割的效果。安装该库使用命令`pip install point-transformer-pytorch`。 导入所需的模块： ```python import torch from point_transformer_pytorch import PointTransformerLayer ``` 定义并初始化PointTransformerLayer，例如设置维度为128、位置MLP隐藏层维数为64以及注意力MLP的隐藏倍率为4。然后生成随机特征和位置数据，并创建一个掩码。 ```python attn = PointTransformerLayer(dim=128, pos_mlp_hidden_dim=64, attn_mlp_hidden_mult=4) feats = torch.randn(1, 16, 128) pos = torch.randn(1, 16, 3) mask = torch.ones(1, 16).bool() ```
     
  • BERT注意力权重的可视化分析.zip
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    本项目通过Python和Tensorflow实现BERT模型中注意力机制的可视化，旨在深入理解Transformer架构在自然语言处理任务中的作用机理。 自注意力机制是一种在自然语言处理任务中广泛应用的技术。它允许模型同时考虑输入序列中的所有位置，并为每个位置分配不同的权重以生成输出表示。这种方法使得机器可以更好地理解文本的上下文信息，从而提高各种任务（如翻译、摘要和问答）的效果。
     
  • Vision-Transformer-PyTorch：包含预训练模型的Pytorch版Vision Transformer(...)
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    Vision-Transformer-PyTorch项目提供了一个用PyTorch实现的视觉变换器（ViT）框架，并包含了多种预训练模型，适用于图像识别等任务。 视觉变压器-火炬视觉变压器的Pytorch实现提供预先训练的pytorch权重，这些是从原始jax/亚麻权重转换而来的。这是与相关项目的合作成果，并介绍了论文中的PyTorch实施方法。我们提供了从预训练的jax/flax模型转化来的预训练pytorch权重。我们也提供了微调和评估脚本。 安装环境：使用命令`conda create --name vit --file requirements.txt`创建新的虚拟环境，然后激活该环境以开始工作。 可用模델包括多种视觉变压器模型，这些是从原始jax/flax wieghts转换而来的。您可以下载并将文件放在“weights/pytorch”下以使用它们；或者您也可以直接从我们这里获取并将其存放在“weights/jax”目录中以便于使用。我们会在线帮助用户进行权重的转化。 支持的数据集目前包括ImageNet2012、CI等三个数据集。
     
  • Pytorch中Transformer代码解析.pptx
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    本PPT详细解析了PyTorch框架下Transformer模型的核心代码，涵盖自注意力机制、编码器-解码器架构等内容，适合深度学习和自然语言处理领域的研究者和技术人员参考。 Transformer是自然语言处理（NLP）领域的一项革命性技术，在2017年由Vaswani等人在论文《Attention is All You Need》中提出。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），转而采用自注意力机制来处理序列数据。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了实现Transformer的便利工具。 在PyTorch中，Transformer通常由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，这两个部分都是由多个相同的块堆叠而成。每个编码器Block包含两个主要组件：多头自注意力（Multi-Head Attention）和前馈神经网络（Feed Forward Network）。解码器Block则额外包含一个掩蔽的多头自注意力（Masked Multi-Head Attention）和一个与编码器交互的多头注意力。 1. **编码器**： - 多头自注意力：这是Transformer的核心，它允许模型在不同位置的词之间建立联系。通过将输入分为多个子空间并计算它们之间的注意力权重，模型可以同时考虑全局信息。 - 残差连接：用于将注意力层的输出与输入相加，以缓解梯度消失问题。 - 层归一化：对每个位置的特征进行标准化，保持其均值为0和标准差为1，有助于模型训练的稳定性。 2. **解码器**： - 掩蔽多头自注意力：防止解码器提前看到未来的信息。这是因为在翻译任务中，目标词依赖于已生成的词。 - 多头注意力：通过这个机制与编码器输出交互获取上下文信息。 - 前馈神经网络（Feed Forward Network）：这是一个全连接网络，通常包含两个线性层和ReLU激活函数，用于进一步处理经过自注意力的输出。 3. **位置编码**： 由于Transformer不保留序列顺序信息，需要加入词嵌入中以使模型能够区分序列中的位置。这些编码通常是正弦和余弦函数的组合，确保在训练过程中不会丢失位置信息。 4. **工作流程**： - 词嵌入：将输入词汇转换为固定维度向量。 - 填充操作：为了处理不同长度的序列，在较短序列末尾添加填充字符以达到最长序列的长度。 - 多头自注意力计算：生成查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量，然后通过缩放点积注意力计算权重得分。 - 掩蔽操作：在解码器中使用掩蔽矩阵阻止未来的词影响当前词的生成。 - 加法与归一化：自注意力层输出与输入相加后再进行层归一化保持信号稳定。 - 前馈神经网络处理：进一步增强模型表达能力。 利用PyTorch中的`torch.nn.Transformer`模块或Hugging Face提供的库，可以构建和训练Transformer模型。这些工具提供了编码器、解码器以及完整的Transformer结构的实现，使得开发者能够方便地进行NLP任务如机器翻译、文本分类等。