注意力机制通过使用一个Alignment Model来实现,其公式如下:scoring(s, h) = v^Ttanh(W_ss*s + W_hh*h + b_attn)其中s是来自序列中的一个输入每个词语,h是来自LSTM另一侧 的隐藏向量,v、W_ss、W_hh、b_attn都是模型参数,该模型用来量化两个单词之间的关系,形成一个相关性矩阵,通过该矩阵可以...
att((K,V),qi)att((K,V),qi)表示第ii个查询集合和(K,V)(K,V)的注意力表示,⊕⊕表示向量拼接。在这个公式中,多个查询QQ是用来探索数据中丰富性的。具体来讲,通过利用多个不同的查询向量qiqi,多头注意力机制可以在不同的方向上关注不同的特征。 自注意力 相比普通的全连接模型,自注意力模型可以动态...
1)利用多组可学习的参数矩阵 ,将 映射成低维向量; 2)对多组低维 向量进行注意力计算,得到多组注意力结果; 3)将多组注意力结果concat成高维向量并通过MLP,最后输出; 4. 位置编码 注意力机制本身不支持时序运算,所以将各个元素打乱会得到一样的注意力结果。为了增加时序信息,添加了余弦位置编码: 利用余弦编码的...
Transformer[^1]论文中使用了注意力Attention机制,注意力Attention机制的最核心的公式为: Attention(Q,K,V)=Softmax(QK⊤dk)V 这个公式中的Q、K和V分别代表Query、Key和Value,他们之间进行的数学计算并不容易理解。 从向量点乘说起 我们先从Softmax(XX⊤)X这样一个公式开始。 首先需要复习一下向量点乘(Dot ...
自注意力(self-attention)只是注意力机制的一种。 传统的注意力机制是关注如何将输入序列与输出序列关联起来,特别是在源序列和目标序列有所不同的场景,例如在机器翻译中。 自注意力机制则关注的是单一序列内部的元素如何关联,即序列的元素与自身其他元素之间的关系。 自注意力的原理如下:假如我们有一个长度为n的序列...
注意力机制: 它需要三个指定的输入Q(query),K(key),V(value),然后通过计算公式得到注意力的结果,这个结果代表query在key和value作用下的注意力表示。当输入的Q=K=V时,称作自注意力计算规则 常见的注意力计算规则: 将Q、K进行纵轴拼接,做一次线性变化,再使用softmax处理获得结果最后与V做张量乘法 ...
本文将会使用大量的图片和公式推导通俗易懂地讲解RNN,LSTM,Seq2Seq和attention注意力机制,希望帮助初学者更好掌握且入门。 目录 RNN LSTM Seq2Seq 注意力机制 参考 RNN(递归神经网络) 我们知道人类并不是从零开始思考东西,就像你读这篇文章的时候,你对每个字的理解都是建立在前几个字上面。你读完每个字后并不是...
多头注意力机制公式 多头注意力机制的公式是由若干个参数组成,如权重矩阵W、输入矩阵X和输出矩阵Y。它的函数形式可以表示为:Y = WX,其中W是一个多头注意力矩阵,它能够捕捉输入X中的不同部分,并将其结合在一起,从而最终得到输出Y。 此外,多头注意力机制还可以用来构建复杂的网络结构,如编码器-解码器网络,双向...
2.SE 注意力机制公式解读 SE 注意力机制的核心思想是通过两个全连接层(Squeeze 层和 Excitation 层)来实现自适应权重调整。下面是 SE 注意力机制的公式解读: 设输入特征为 x,其维度为 (batch_size, channel, height, width),则: - Squeeze 层:将输入特征 x 压缩成一个维度为 (batch_size, channel)" targ...