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...
importtorchfromtorchimportnnasnn#dim_in:输入中每个token的维度,也就是输入x的最后一个维度#d_model:single-head-attention情况下q、k、v总的向量长度#num_heads:head个数classMultiHead_SelfAttention(nn.Module):def__init__(self,input_dim,num_heads):super().__init__()self.num_heads=num_headsself...
如上图所示,以右侧示意图中输入的a_{1}为例,通过多头(这里取head=3)机制得到了三个输出b_{head}^{1},b_{head}^{2},b_{head}^{3},为了获得与a_{1}对应的输出b_{1},在Multi-headed Self-attention中,我们会将这里得到的b_{head}^{1},b_{head}^{2},b_{head}^{3}进行拼接(向量首尾相连)...
Multi-HeadLatentAttention(MLA):多头潜在注意力机制 降低维度的过程: 具体来说,它通过将高维的输入数据映射到一个低维的潜在空间中,从而实现降维。 解释的简单例子 1.输入数据 想象你有一张画着简单图案的纸,上面是一个小熊玩具。这张图案是用很多小点(像素)画出来的。如果我们把这张图案数字化,每个点都有一个...
一、注意力机制:Attention 二、自注意力机制:Self-Attention 三、多头注意力机制:Multi-Head Self-Attention 四、位置编码:Positional Encoding Reference 前言 最近在学DETR,看源码的时候,发现自己对位置编码的理解很肤浅,只知道公式是这样的,但是深入的一些原理完全不懂。
Multi-Head Attention（多头注意力机制）是指在Transformer中，不是将输入代入一个高维空间，而是代入多个...
在时间序列预测领域,TCN-LSTM-Multihead-Attention模型正变得越来越流行。这个模型结合了三种不同的神经网络架构,分别是TCN(Temporal Convolutional Network)、LSTM(Long Short-Term Memory)和多头注意力机制(Multihead Attention)。这种结合使得模型能够更好地捕捉时间序列数据中的复杂关系,从而提高预测的准确性和稳定性。
多头注意力机制作为TSOA-TCN-Multihead-Attention模型的重要组成部分,是一种基于神经网络的注意力机制。它通过引入多个注意力头,可以同时关注多个不同的特征子空间,从而更全面地捕捉多变量时间序列数据中的关联和规律。多头注意力机制在时间序列分析中具有重要的作用,它能够帮助我们更好地理解不同变量之间的交互关系,从而...
Multi-Head Attention多头注意力 让我们进入并了解多头注意力机制。 符号变得有点复杂,但要记住的事情基本上只是你在上一个视频中学到的自我注意机制的四个大循环。 让我们看一下每次计算自我注意力的序列时,称为头部。 因此,多头注意力这个名称指的是你是否按照上一个视
在DeepSeek 模型中,多头潜在注意力(Multi-Head Latent Attention,MLA)是一种关键技术,旨在通过低秩压缩方法优化注意力机制的计算效率和内存使用。MLA 通过对键(Key)和值(Value)进行低秩联合压缩,显著减少了推理过程中的键值缓存(KV Cache),在保持模型性能的同时降低了内存占用。