更好地捕捉输入数据中的不同特征和模式。多头注意力之所以要多头，是因为可以更好地捕捉输入数据中的不同特征和模式。每个头都可以关注输入数据的不同方面，从而提供更丰富的信息。通过使用多个头，模型可以学习到更加复杂的特征表示，从而提高其性能。
为什么要多头?举例说明多头相比单头注意力的优势 可以类比CV中的不同的channel(不同卷积核)会关注不同的信息,事实上不同的头也会关注不同的信息。 假设我们有一个句子"the cat, which is black, sat on the mat"。在处理"sat"这个词时,一个头(主语头)可能会更关注"cat",因为"cat"是"sat"的主语;另一...
也就是说这三个矩阵是为了实现 Multi-head Attention 多头注意力机制而存在的。
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1.Attention(注意力机制) 上图中,输入序列上是“机器学习”,因此Encoder中的h1、h2、h3、h4分别代表“机","器","学","习”的信息,在翻译"macine"时,第一个上下文向量C1应该和"机","器"两个字最相关,所以对应的权重a比较大,在翻译"learning"时,第二个上下文向量C2应该和"学","习"两个字最相关,所以...
周三,金价连续第六个交易日下跌,徘徊在上一交易日触及的两周低点附近,原因是市场参与者对大幅降息的预期下降,并将注意力转向美联储会议纪要和通胀数据。瑞银分析师Giovanni Staunovo表示:“市场目前正在等待即将公布的美国通胀数据。自上周公布的非农就业数据以来,市场一直在讨论我们是否处于软着陆或不着陆场景。”OANDA...
所以，从特征融合的角度讲，在各个head合并的时候，要考虑到不同子空间的特征匹配，而projection提供了...
在多头自注意力机制中，每个头都可以捕捉到输入序列不同方面的信息，因此用多个头进行计算，将得到更丰富...
在使用多头注意力时,我们需要使用mask来过滤掉无效的输入。在自然语言处理中,一种常见的mask是padding mask,用于过滤掉填充部分的输入。另一种常见的mask是sequence mask,用于过滤掉未来的输入,即在解码过程中不允许看到未来的信息。 对于padding mask,我们可以使用如下代码将填充部分的注意力权重设置为一个较小的值,...
如果只是从原文的角度来考虑是为了做线性融合，因为为了做multi-head attention，在代码中是将[batch size...