lambda networks

Lambda ネットワーク - Pytorch

ImageNet 上の SOTA に到達する画像認識への新しいアプローチである λ Networks の実装。新しい方法では、コンテキストをラムダと呼ばれる線形関数に変換し、これらの線形関数を各入力に個別に適用することで相互作用をキャプチャする λ 層を利用します。

ヤニック・キルチャーの論文レビュー

インストール

$ pip install lambda-networks

使用法

グローバルコンテキスト

 import torch
from lambda_networks import LambdaLayer

layer = LambdaLayer (
    dim = 32 ,       # channels going in
    dim_out = 32 ,   # channels out
    n = 64 ,         # size of the receptive window - max(height, width)
    dim_k = 16 ,     # key dimension
    heads = 4 ,      # number of heads, for multi-query
    dim_u = 1       # 'intra-depth' dimension
)

x = torch . randn ( 1 , 32 , 64 , 64 )
layer ( x ) # (1, 32, 64, 64)

ローカライズされたコンテキスト

 import torch
from lambda_networks import LambdaLayer

layer = LambdaLayer (
    dim = 32 ,
    dim_out = 32 ,
    r = 23 ,         # the receptive field for relative positional encoding (23 x 23)
    dim_k = 16 ,
    heads = 4 ,
    dim_u = 4
)

x = torch . randn ( 1 , 32 , 64 , 64 )
layer ( x ) # (1, 32, 64, 64)

面白いので、次のようにこれをインポートすることもできます

 from lambda_networks import λLayer 

Tensorflow / Keras バージョン

Shinel94 に Keras 実装が追加されました。このリポジトリでは正式にサポートされていないため、コードを./lambda_networks/tfkeras.pyにコピー/ペーストするか、以下を実行する前にtensorflowとkeras必ずインストールしてください。

 import tensorflow as tf
from lambda_networks . tfkeras import LambdaLayer

layer = LambdaLayer (
    dim_out = 32 ,
    r = 23 ,
    dim_k = 16 ,
    heads = 4 ,
    dim_u = 1
)

x = tf . random . normal (( 1 , 64 , 64 , 16 )) # channel last format
layer ( x ) # (1, 64, 64, 32) 

引用

 @inproceedings {
    anonymous2021lambdanetworks,
    title = { LambdaNetworks: Modeling long-range Interactions without Attention } ,
    author = { Anonymous } ,
    booktitle = { Submitted to International Conference on Learning Representations } ,
    year = { 2021 } ,
    url = { https://openreview.net/forum?id=xTJEN-ggl1b } ,
    note = { under review }
}