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 ...
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。自注意力机制的关键点在于,Q、K、V是同一个东西,或者三者来源于同一个X,三者同源。通过X找到X里面的关键点,从而更关注X的关键信息,忽略X的不重要信息。不是输入语句和输出语句之间的注意力机制,而是输入语句内部元素...
我们可以使用Attention机制来解决这个问题,从图2可以看到,在生成”你”的时候和单词”you”关系比较大,和”who are”关系不大,所以我们更希望在这个过程中能够使用Attention机制,将更多注意力放到”you”上,而不要太多关注”who are”,从而提高整体模型的表现。 Attention机制自提出以来,出现了很多不同Attention应用方式...
简介:【Transformer系列(2)】注意力机制、自注意力机制、多头注意力机制、通道注意力机制、空间注意力机制超详细讲解 前言 注意力机制一直是一个比较热的话题,其实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,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...
深度学习基础入门篇六(1):模型调优:注意力机制多头注意力、自注意力,正则化【L1、L2,Dropout,Drop Connect】等
深度学习基础入门篇[六(1)]:模型调优:注意力机制[多头注意力、自注意力],正则化【L1、L2,Dropout,Drop Connect】等
self-attention 自注意力机制 2, 多头自注意力机制 https://blog.csdn.net/Michale_L/article/details/126549946 GOOD 三、Self-Attention详解 针对输入是一组向量,输出也是一组向量,输入长度为N(N可变化)的向量,输出同样为长度为N 的向量。 3.1 单个输出...
深度学习基础入门篇[六(1)]:模型调优:注意力机制[多头注意力、自注意力],正则化【L1、L2,Dropout,Drop Connect】等,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Atte
pytorch封装多头自注意力机制MultiheadAttention 多头注意力机制代码,目录前言一、注意力机制:Attention二、自注意力机制:Self-Attention三、多头注意力机制:Multi-HeadSelf-Attention四、位置编码:PositionalEncodingReference前言最近在学DETR,看源码的时候,发现自
深度学习基础入门篇[六(1)]:模型调优:注意力机制[多头注意力、自注意力],正则化【L1、L2,Dropout,Drop Connect】等