多头注意力 自注意力计算示例代码 生成测试数据 初始化权重 计算Q、K、V 计算注意力分数 计算softmax 计算分数和值乘积 求和 背景 之前介绍的分类以及回归,实际上我们的输入都是一个向量,每个样本就是一个向量,经过模型处理以后输出一个类别或输出一个值。 想象一下,即假如我们要对一个句子里的每个单词进行词性的...
1. 注意力机制的产生 2. 注意力机制 2.1 原理 2.2 代码 3. 自注意力机制(Self-Attention Mechanism) 2.1 Embedding 操作 2.2 q, k 操作 2.3 v 操作 2.4 代码 4. 多头自注意力机制(Multi-head Self-Attention Machanism) 4.1 q, k 操作 4.2 v 操作 4.3 代码 5. 通道注意力机制 5.1 SENet 介绍 5.2 ...
多头注意力机制-part2 07:04 多头注意力机制-part3 16:27 多头注意力机制-part4 06:17 多头注意力机制-part1 19:28 前馈全连接层-part1 05:53 前馈全连接层-part2 08:44 规范化层-part1 06:06 规范化层-part2 08:56 子层连接结构-part1 ...
batch_size,num_queries,valid_lens=2,4,torch.tensor([3,2])X=torch.ones((batch_size,num_queries,num_hiddens))#2,4,100attention(X,X,X,valid_lens).shape#2,4,100 自注意力机制中,query,key,value来自于相同的空间 CNN和self-attention都有利于并行运算,self-attention有要求最短的最大路径长度。...
在Transformer 中使用的自注意力(self-attention)机制,本质上是一种点积(dot-product)注意力的特例,即两个输入是同一向量。 在涉及到双方交互的 NLP 应用,比如 QA 中,其实通用形式反而更普遍一点。如果写成简化公式,就是softmax(QK)V/d。我关注的第一个问题是:在 Q 和 KV 来源于不同向量的时候,最终的输出向...
自注意力机制里主要有两类权重:QK 权重(query-key)和 OV 权重(output-value)。其中,QK 权重反应着 query 和 key 的关系。 简单来说,就是给定了 query q(新的输入)和过去的例子(x,y)的关系。 而QK 权重反应着 attention 对每一个过去的例子的重视程度。
Transformer 模型本质上是一个无序的序列处理机制。它通过自注意力(self-attention)机制来处理输入,但自注意力机制本身不包含任何位置信息。在许多自然语言处理任务中,词语的顺序非常重要。例如,“猫在桌子上”和“桌子在猫上”具有完全不同的含义。为了让模型知道输入序列中各个元素的位置,需要在输入中显式地加入位置...
NLP经典论文:Attention、Self-Attention、Multi-Head Attention、Transformer 笔记_multi-head attention 原始论文-CSDN博客/拆Transformer 系列二:Multi- Head Attention 机制详解 - 知乎/一文了解Transformer全貌(图解Transformer)一. 注意力机制原理: 注意力机制通过计算Query和每个Key之间的相似度来确定关注哪个输入部分。这...
3. 多头自注意力机制(Multi-head Self-Attention Machanism) 多头注意力机制是在自注意力机制的基础上发展起来的,是自注意力机制的变体,旨在增强模型的表达能力和泛化能力。它通过使用多个独立的注意力头,分别计算注意力权重,并将它们的结果进行拼接或加权求和,从而获得更丰富的表示。
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。