多头注意力机制(Multi-Head Attention)是自注意力机制的一种扩展,旨在解决自注意力机制在处理复杂任务时可能存在的局限性,尤其是当模型在编码当前位置信息时,容易过度关注自身位置而忽略其他重要信息的问题。通过引入多个“注意力头”(Attention Head),多头注意力机制能够从不同子空间中捕捉输入序列的多种依赖关系,从而提高模型的表达能力
实际上,权重矩阵 W^{Q},W^{K},W^{V} 是与Multi-head Attention 多头注意力机制息息相关的,也就是说这三个矩阵是为了实现 Multi-head Attention 多头注意力机制而存在的。这三个权重矩阵将输入序列的完整矩阵进行“多头”处理,导致输入序列矩阵形状由原来的 n\times512变成了 n\times64。刚才不是说 n 是...
为了更清晰地理解多头自注意力机制,我们先从单头注意力(Single-head Attention)的计算过程入手。 2.1 单头注意力 单头注意力的核心思想是计算查询(Query)和键(Key)之间的相似度,并用这个相似度对值(Value)进行加权。 公式描述: $$ Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / \sqrt{d_k}) V $$ 其中: Q...
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...
不同模块输出特征的可视化,图b是加入CAP后,主干网络输出的特征。 Conclusion 论文提出细粒度分类解决方案CAP,通过上下文感知的注意力机制来帮助模型发现目标的细微特征变化。除了像素级别的注意力机制,还有区域级别的注意力机制以及局部特征编码方法,与以往的视觉方案很不同,值得一看。
1. 多头注意力机制 首先补充一下注意力和自注意力区别:自注意力有3个矩阵KQV;而注意力只有KV,可以理解为最终结果被用来当做Q了。 多头注意力机制在自注意力机制上又加了一层多头的概念,即图中从多个不同角度做attention(用不同的方式初始化即可),然后按列拼接起来。一般需要把v/k/q维度也降下来, ...
与传统的注意力机制相比,多尺度注意力机制引入了多个尺度的注意力权重,让模型能够更好地理解和处理复杂数据。 这种机制通过在不同尺度上捕捉输入数据的特征,让模型同时关注局部细节和全局结构,以提高对细节和上下文信息的理解,达到提升模型的表达能力、泛化性、鲁棒性和定位精度,优化资源使用效率的效果。
Transformer是一种避免循环 (recurrent) 的模型结构,完全基于注意力机制对输入输出的全局依赖关系进行建模。因为对依赖的建模完全依赖于注意力机制,Transformer 使用的注意力机制被称为自注意力(self-attention)。 优势主要有: 1.突破了 RNN 模型不能并行计算的限制,可以充分利用GPU资源。
Hierarchical Attention:采用分层思想,在所有状态上利用注意力机制,适用于需要多层次关注的复杂任务。 Dynamic-Convolution Attention:动态卷积注意力机制通过动态地调整卷积核来捕捉输入特征的不同部分,适用于图像处理等任务。 Entity-Aware Attention:实体感知注意力机制专注于识别和关注特定的实体,常用于自然语言处理中的关系...
在很早之前就提出了,我们在学习图像分类时在SENet就见到过(直通车:经典神经网络论文超详细解读(七)——SENet(注意力机制)学习笔记(翻译+精读+代码复现))自从谷歌发表了《Attention Is All You Need》这篇论文后,注意力机制就真正火起来了,这篇论文本来是NLP领域的,不过在CV领域也有越来越多人开始引入注意力机制...