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 ...
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一的向量,并且不...
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一的向量,并且不...
通过如上三个阶段的计算,即可求出针对Query的Attention数值,目前绝大多数具体的注意力机制计算方法都符合上述的三阶段抽象计算过程。 4、Self-attention自注意力机制 自注意力机制是注意力机制的变体,其减少了对外部信息的依赖,更擅长捕捉数据或特征的内部相关性。 自注意力机制在文本中的应用,主要是通过计算单词间的...
一、注意力机制和自注意力机制的区别 Attention机制与Self-Attention机制的区别 传统的Attention机制发生在Target的元素和Source中的所有元素之间。 简单讲就是说Attention机制中的权重的计算需要Target来参与。即在Encoder-Decoder 模型中,Attention权值的计算不仅需要Encoder中的隐状态而且还需要Decoder中的隐状态。
一、注意力机制和自注意力机制的区别 Attention机制与Self-Attention机制的区别 传统的Attention机制发生在Target的元素和Source中的所有元素之间。 简单讲就是说Attention机制中的权重的计算需要Target来参与。即在Encoder-Decoder 模型中,Attention权值的计算不仅需要Encoder中的隐状态而且还需要Decoder中的隐状态。
🌟一、注意力机制:Attention 1.1 什么是注意力机制? 1.2 如何运用注意力机制? 1.2.1 Query&Key&Value 1.2.2 注意力机制计算过程 🌟二、自注意力机制:Self-Attention 2.1 什么是自注意力机制? 2.2 如何运用自注意力机制? 2.3 自注意力机制的问题
自注意力机制:主要是根据两两之间的关系来引入权重,在通道、空间两个层面,通过计算每个单元通道与通道之间、像素点与像素点之间的值,来加强两两之间的联系,进而提高精确度语义分割。 视觉注意力机制: 视觉注意力机制是人类视觉所特有的大脑信号处理机制。人类视觉通过快速扫描全局图像,获得需要重点关注的目标区域,也就...
它们之间的最根本区别在于,注意力机制(Attention Mechanism)需要其他网络的输入,而自注意力机制(Self-Attention Mechanism)只需要自身的输入。 首先,我们来看一下注意力机制(Attention Mechanism)。它的基本原理是,输入一个数据序列,比如文本序列,它会根据输入的每个单词生成一组表达式,这些表达式会受另一个网络的影响,...
1.注意力机制 在深度学习领域,模型往往需要接收和处理大量的数据,然而在特定的某个时刻,往往只有少部分的某些数据是重要的,这种情况就非常适合Attention机制发光发热。 举个例子,图2展示了一个机器翻译的结果,在这个例子中,我们想将”who are you”翻译为”你是谁”,传统的模型处理方式是一个seq-to-seq的模型,其...