多头注意力(Multi-Head Attention)是一种在Transformer模型中被广泛采用的注意力机制扩展形式,它通过并行地运行多个独立的注意力机制来获取输入序列的不同子空间的注意力分布,从而更全面地捕获序列中潜在的多种语义关联。 在多头注意力中,输入序列首先通过三个不同的线性变换层分别得到Query、Key和Value。然后,这些变换...
多头注意力(Multi-Head Attention)是一种在Transformer模型中被广泛采用的注意力机制扩展形式,它通过并行地运行多个独立的注意力机制来获取输入序列的不同子空间的注意力分布,从而更全面地捕获序列中潜在的多种语义关联。 在多头注意力中,输入序列首先通过三个不同的线性变换层分别得到Query、Key和Value。然后,这些变换...
Cloud Studio代码运行 importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnclassMultiHeadSelfAttention(nn.Module):def__init__(self,embed_size,num_heads):super(MultiHeadSelfAttention,self).__init__()assertembed_size%num_heads==0self.num_heads=num_heads self.head_dim=embed_size//num_heads self...
多头注意力机制(Multi−HeadAttention)是Transformer中的核心组件之一。它允许模型在多个子空间上关注不同的上下文信息,从而增强模型的表达能力。 MHA 多头注意力机制公式 多头注意力机制的核心是对输入执行多次缩放点积注意力(Scaled Dot-Product Attention),然后将结果拼接并变换为输出: 1. 缩放点积注意力公式 对于单...
Multi-Head Attention (MHA) 通过并行计算多个注意力头,捕捉输入序列的不同特征。每个头独立计算注意力权重,最终结果通过拼接和线性变换得到。 Latent Attention 引入潜在变量,建模输入序列中未直接观察到的隐含结构,增强模型表达能力。 2. 数学公式 输入表示: 输入序列: X=[x1,x2,…,xn],其中 xi∈Rdmodel 潜在...
多头潜在注意力机制（Multi-Head Latent Attention，MLA）相比传统的注意力机制，它能让模型在训练时同时预测更远位置的token，增强了对未来的感知能力，有助于模型更好地捕捉文本中的长距离依赖关系，提升对语义的理解和生成能力。MLA是在传统注意力机制基础上发展而来的一种改进型注意力机制。它的核心思想是通过多个...
多头注意力机制(Multi-Head Attention)是自注意力机制(Self-Attention)的一种扩展形式,它通过将输入数据分为多个头(Head),并对每个头进行自注意力计算,最后将多个头的结果拼接起来,得到最终的输出。这种机制能够使得模型在处理长序列数据时更加有效,因为它能够从多个维度提炼特征信息,增强模型的表达能力。 在多头注意力...
多头注意力机制(Multi-head Attention),是一种在自然语言处理领域中常用的技术,用于处理文本序列中的关联和依赖关系。它模拟了人类在理解语言时的注意力机制,能够将特定的注意力放在不同的词或短语上,从而提取出更有效的特征表示。 在传统的注意力机制中,只有一个注意力头,即将所有的输入信息都聚焦在一个权重上。而...
Multi-Head Attention(MHA):MHA是一种多头注意力模型,将注意力机制扩展到多个头,从而增强模型对于不同特征的关注度。 MHA 的输入包括三个向量:查询向量(query)、键向量(key)和值向量(value)。对于一个给定的查询向量,MHA 会对键向量进行加权求和,权重由查询向量和键向量之间的相似度计算得到,然后将得到的加权和乘...
多头注意力机制(Multi-Head Attention)是深度学习领域中一种重要的技术,最早由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。该机制通过将自注意力机制应用于不同的表示子空间,允许模型在不同的位置捕捉到多种不同的、互补的信息,从而更全面地理解数据。