线性注意力机制的文章有很多了,在本篇笔记中,我们简单的对各种方法进行一下图解比较,串一下当前的线性注意力机制,涉及的公式极少,主打一个把逻辑脉络梳理一下。本文会从 state space model 中间状态模型这样一条主线,来梳理 RNN、LSTM 再到 Retentive、GLA 等 Linear Attention 的改进版,最后再到 Mamba、Mamba-2...
Self-Attention: 不是输入语句和输出语句之间的Attention机制,而是输入语句内部元素之间或者输出语句内部元素之间发生的Attention机制。 例如在Transformer中在计算权重参数时,将文字向量转成对应的KQV,只需要在Source处进行对应的矩阵操作,用不到Target中的信息。 二、引入自注意力机制的目的 神经网络接收的输入是很多大小不...
四、自注意力机制的优点 自注意力机制之所以能够在多个领域大放异彩,主要得益于其以下几个优点: 全局依赖:自注意力机制能够捕捉序列中的全局依赖关系,而不仅仅是局部依赖。 并行计算:与循环神经网络(RNN)相比,自注意力机制支持并行计算,大大提高了模型的训练速度。 灵活性高:自注意力机制可以轻松地适应不同长度的输...
图1.4:从查询1中计算注意力得分(蓝色) 为了获得注意力得分,我们首先在输入1的查询(红色)和所有键(橙色)之间取一个点积。因为有3个键表示(因为有3个输入),我们得到3个注意力得分(蓝色)。 注:现在只使用Input 1中的查询。稍后,我们将对其他查询...
Transformer是一种基于注意力机制的序列模型，最初由Google的研究团队提出并应用于机器翻译任务。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer仅使用自注意力机制（self-attention）来处理输入序列和输出序列，因此可以并行计算，极大地提高了计算效率。下面是Transformer的详细解释。1. 自注意力机制 ...
举个例子,处理“it”的时候,注意力机制会关注到“a robot”,注意力会计算三个词“it”、“a”、“robot”的向量及其attention分数的加权和。 可以看到的是,自注意力处理过程是沿着序列的每个token的路径处理,主要组成部分是三个向量,一个简单的比喻,就像在文件柜里找文件。
引入注意力机制。 图0.3:引入注意力机制作为编码器和解码器之间的接口。这里,第一个解码器时间步是在给出第一个翻译单词之前从编码器接收的信息。 注意力是编码器和解码器之间的接口,它为解码器提供每个编码器隐藏状态的信息(图 0.3 中的红色隐藏状态除外)。通过此设置,模型能够有选择地侧重输入序列的有用部分,从...
Bert不像传统的注意力模型,它在RNN的隐藏状态上使用平面注意力结构。相反,BERT使用多层注意力(12层或24层,取决于模型),并且在每一层中包含多个注意力“头”(12层或16层)。 由于模型权重在层之间不共享,单个BERT模型有效地具有多达24 x 16 = 384个不同的注意力机制。
本文将将介绍注意力的概念从何而来,它是如何工作的以及它的简单的实现。 注意力机制 在整个注意力过程中,模型会学习了三个权重:查询、键和值。查询、键和值的思想来源于信息检索系统。所以我们先理解数据库查询的思想。 假设有一个数据库,里面有所有一些作家和他们的书籍信息。现在我想读一些Rabindranath写的书: ...
可以这么说，没有注意力机制，机器翻译的水平只有60-70分。有了注意力机制，翻译的水平就能够达到80-90分了。它是如何发挥作用的呢？很多人一解释起来，就是铺天盖地的数学公式，让人还没来得及看，就直接懵逼了。最近，有一篇文章用图解的方式，完整地介绍了“注意力机制”的原理逻辑，并以谷歌神经翻译为例，...