注意力机制计算公式:在注意力机制中,Q(Query)、K(Key)、V(Value)通过映射矩阵得到相应的向量,通过计算Q与K的点积相似度并经过softmax归一化得到权重,最后使用这些权重对V进行加权求和得到输出。 在Transformer架构中,有3种不同的注意力层:Self Attention自注意...
Transformer依赖的注意力机制和CNN的稠密的局部信息解析是很互补的两种思路,在视觉领域也早就有人不断在尝试注意力机制,不论是通过在CNN上添加注意力还是用纯注意力结构替代卷积层。但取得最大突破的还是2021年的ViT,这是一个几乎照搬NLP的Transformer架构(不只是借用其注意力结构或者设计理念)的视觉模型,在大规模预训...
基于编码器-解码器架构来处理序列对 跟使用注意力的seq2seq不同,Transformer是纯基于注意力 2. 多头注意力 对同一key,value,query,希望抽取不同的信息 例如短距离关系和长距离关系 多头注意力使用h hh个独立的注意力池化 合并各个头(head)输出得到最终输出 3. 有掩码的多头注意力 解码器对序列中一个元素输出时,...
在Transformer架构中,有两大组件,分别是编码器(Encoder)和解码器(Decoder),编码器主要是将输入序列映射到潜在语义空间(注意力向量,也叫上下文向量,但其实上下文向量是注意力机制内部对输入向量的叫法,本文中编码器输出向量都只叫作注意力向量,以示区分),而解码器则是将潜在语义空间(注意力向量)映射到输出序列。 在Tr...
自注意力机制是Transformer模型的核心组成部分,它计算输入中元素之前的权重,以捕获序列中的关键信息。通过该机制能直接对序列中任意两个元素计算出它们之间的关系,这提供了可观察性和解释性,对模型调试和优化也提供了依据。 但自注意力机制也存在局限性,如上下文问题。虽然它能有效捕捉元素之间的依赖关系,但面对极长的...
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(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...
2. 注意力机制 2.1. 注意力评分函数 2.1.1. 定义 2.1.2. 缩放点积注意力() 2.1.3. 加性注意力() 2.1.4. Masked Softmax 2.2. Nadaraya-Watson 核回归 2.3. Bahdanan Attention 2.4. 自注意力和多头注意力 2.4.1. 自注意力 2.4.2. 多头注意力 3. Transformer 3.1. 具体架构 3.2. 承前启后的Trans...
transformer Transformer架构 基于编码器-解码器架构来处理序列对 跟使用注意力的seq2seq不同,transformer是纯基于注意力 多头注意力 对同一key,value,query,希望抽取不同的信息 例如短距离关系和长距离关系 多头注意力使用h个独立的注意力池化 合并各个头(head)输出得到最终输出 ...
4. Transformer 4.1 Encoder 4.2 Decoder 4.2.1 Autoregressive 4.2.2 Non-autoregressive 4.3 Encoder-Decoder 4.4 Training 1. Self-attention 自注意力机制。 解决的问题:到目前为止,我们的Input都是一个向量,输出是一个数值或者一个类别。如果我们的输入是一排向量,且输入的向量的输入数目会改变,那么该怎么处理?
Transformer是一种基于注意力机制的序列模型,最初由Google的研究团队提出并应用于机器翻译任务。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同,Transformer仅使用自注意力机制(self-attention)来处理输入序列和输出序列,因此可以并行计算,极大地提高了计算效率。下面是Transformer的详细解释。1. 自注意力机制 ...