所谓“多头”(Multi-Head),就是只多做几次同样的事情(参数不共享),然后把结果拼接。 Self Attention 到目前为止,对Attention层的描述都是一般化的,我们可以落实一些应用。比如,如果做阅读理解的话,Q可以是篇章的词向量序列,取K=V为问题的词向量序列,那么输出就是所谓的Aligned Question Embedding。 而在Google的论...
自注意力融合多头机制是一种基于神经网络的自然语言表征方法。它通过多头注意力机制来提取文本中的语义信息，并将不同头的注意力结果进行融合，从而得到更加全面和准确的文本表征。自注意力融合多头机制的基本原理是将输入的文本序列转换为一组向量表示，然后通过多头注意力机制来计算不同向量之间的相似度，最后将不同头...
自注意力融合多头机制的核心是多头注意力机制。多头注意力机制是指将输入的文本序列分别映射到多个不同的向量空间中,然后在每个向量空间中计算不同向量之间的相似度,最后将不同头的注意力结果进行融合。具体来说,多头注意力机制包括三个步骤:线性变换、注意力计算和头的融合。 首先,将输入的文本序列通过线性变换映射到...
自注意力融合多头机制的核心是多头注意力机制。多头注意力机制是指将输入的文本序列分别映射到多个不同的向量空间中,然后在每个向量空间中计算不同向量之间的相似度,最后将不同头的注意力结果进行融合。具体来说,多头注意力机制包括三个步骤:线性变换、注意力计算和头的融合。 首先,将输入的文本序列通过线性变换映射到...