Transformer为何使用多头注意力机制?(为什么不使用一个头) Transformer为什么Q和K使用不同的权重矩阵生成,为何不能使用同一个值进行自身的点乘? (注意和第一个问题的区别) Transformer计算attention的时候为何选择点乘而不是加法?两者计算复杂度和效果上有什么区别? 为什么在进行softmax之前需要对attention进行scaled(为什么...
注解:简单回答就是,多头保证了transformer可以注意到不同子空间的信息,捕捉到更加丰富的特征信息。其实本质上是论文原作者发现这样效果确实好,我把作者的实验图发在下面: 2.Transformer为什么Q和K使用不同的权重矩阵生成,为何不能使用同一个值进行自身的点乘? 答案解析参考这里:transformer中为什么使用不同的K和 Q, ...
1. Transformer为何使用多头注意力机制?(为什么不使用一个头)2. Transformer为什么Q和K使用不同的权重矩阵生成,为何不能使用同一个值进行自身的点乘? (注意和第一个问题的区别)3. Transformer计算attention的时候为何选择点乘而不是加法?两者计算复杂度和效果上有什么区别?4. 为什么在进行softmax之前需要对attention...
答案解析(1)—史上最全Transformer面试题:灵魂20问帮你彻底搞定Transformer.md5.21 KB 一键复制编辑原始数据按行查看历史 zida提交于5年前.update transformer 简单介绍 之前的20个问题的文章在这里: https://zhuanlan.zhihu.com/p/148656446 ...
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最近在梳理一些关于Transformer的知识点,看了挺多问题的,罗列在这里,这是一个系列。 后续最新面试题和讲解答案会更新在仓库和公众号 https://github.com/DA-southampton/NLP_abilitygithub.com 公众号: NLP从入门到放弃 (公众号名字太渣了遁走) Transformer为何使用多头注意力机制?(为什么不使用一个头) ...
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