线性注意力机制的文章有很多了,在本篇笔记中,我们简单的对各种方法进行一下图解比较,串一下当前的线性注意力机制,涉及的公式极少,主打一个把逻辑脉络梳理一下。本文会从 state space model 中间状态模型这样一条主线,来梳理 RNN、LSTM 再到 Retentive、GLA 等 Linear Attention 的改进版,最后再到 Mamba、Mamba-2...
Self-Attention: 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...
图解注意力运作机制 注意力一共分类两种。一种是全局注意力，使用所有编码器隐藏状态。另一种是局部注意力，使用的是编码器隐藏状态的子集。在这篇文章中，提到的注意力，都是全局注意力。在开始之前，需要看换一下仅基于seq2seq方法的模型是如何翻译的。以一个将文本从德语翻译成英语的翻译员为例。使用“seq2seq...
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 ...
图1.4:从查询1中计算注意力得分(蓝色) 为了获得注意力得分,我们首先在输入1的查询(红色)和所有键(橙色)之间取一个点积。因为有3个键表示(因为有3个输入),我们得到3个注意力得分(蓝色)。 注:现在只使用Input 1中的查询。稍后,我们将对其他查询...
本文将通过图解和实例,深入浅出地解析自注意力机制的核心原理及其在实际应用中的魅力。 一、自注意力机制概览 自注意力机制,顾名思义,是一种让模型在处理输入数据时能够自我关注并捕捉序列内部元素之间关系的机制。与传统的注意力机制不同,自注意力机制不依赖于外部信息,而是直接分析序列内部的相互依赖性。这种机制...
引入注意力机制。 图0.3:引入注意力机制作为编码器和解码器之间的接口。这里,第一个解码器时间步是在给出第一个翻译单词之前从编码器接收的信息。 注意力是编码器和解码器之间的接口,它为解码器提供每个编码器隐藏状态的信息(图 0.3 中的红色隐藏状态除外)。通过此设置,模型能够有选择地侧重输入序列的有用部分,从...
举个例子,处理“it”的时候,注意力机制会关注到“a robot”,注意力会计算三个词“it”、“a”、“robot”的向量及其attention分数的加权和。 可以看到的是,自注意力处理过程是沿着序列的每个token的路径处理,主要组成部分是三个向量,一个简单的比喻,就像在文件柜里找文件。
注意力机制 在整个注意力过程中,模型会学习了三个权重:查询、键和值。查询、键和值的思想来源于信息检索系统。所以我们先理解数据库查询的思想。 假设有一个数据库,里面有所有一些作家和他们的书籍信息。现在我想读一些Rabindranath写的书: 在数据库中,作者名字类似于键,图书类似于值。查询的关键词Rabindranath是这个...
TensorFlow LSTM Attention 机制图解 深度学习的最新趋势是注意力机制。在接受采访时,现任OpenAI研究主管的Ilya Sutskever提到,注意力机制是最令人兴奋的进步之一,他们在这里进行投入。听起来令人兴奋但是什么是注意机制? 基于人类视觉注意机制,神经网络中的注意机制非常松散。人的视觉注意力得到了很好的研究,虽然存在着不同...