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...
总结:自注意力机制在一个序列内部计算不同位置之间的相关性,从而捕捉全局上下文。 在transformer中,使用的是自注意力机制,接下来围绕自注意力机制来叙述。 2.1 自注意力机制(Self-Attention) (1)判断各个样本重要性 在一段自然语言文本中,肯定是有一些词汇是这句话中比较重要的部分,另外一些词汇是这句话中不太重要...
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...
完成输入嵌入后,首先探讨自注意力机制,特别是广泛使用的缩放点积注意力,这是Transformer模型的核心元素。 缩放点积注意力机制使用三个权重矩阵:Wq、Wk和Wv。这些矩阵在模型训练过程中优化,用于转换输入数据。 查询、键和值的转换 权重矩阵将...
自注意力机制是整个Transformer架构的基础。在Transformer的每一层中,自注意力机制用于从输入序列中提取重要的上下文信息,并结合多头注意力机制让模型更全面地理解输入序列。 5.1 编码器中的自注意力 在Transformer的编码器中,每一层的输入首先经过一个自注意力机制的处理,模型通过自注意力捕捉序列中的重要依赖关系,然后...
自注意力机制（self attention）自注意力机制是Transformer算法中的关键组成部分。在这里，attention被理解为一种权重分配机制，它能够对输入数据进行某种变换，从而得到维度相同的输出。这种变换本质上是对输入token进行线性组合，其结果是一个表示两两token之间相似性的矩阵。通过这个矩阵，我们可以为每个token分配一个权重...
下面,我们来详细介绍这两种机制的原理、实现方式及其在 Transformer 中的作用。 一、自注意力 自注意力机制允许模型在处理输入序列的每一个位置时,动态地关注序列中其他位置的信息。这种机制使得模型能够捕捉到序列中各个部分之间的依赖关系,无论这些依赖关系是局部的还是全局的。
回顾一下注意力机制的计算过程,其中 I 为输入矩阵,O 为输出矩阵。 先忽略 softmax,那么可以化成如下表示形式: 上述过程是可以加速的。如果先 V*K^T 再乘 Q 的话相比于 K^T*Q 再乘 V 结果是相同的,但是计算量会大幅度减少。 附:线性代数关于这部分的说明 ...
在Transformer中的应用 在Transformer中,自注意力机制是关键组成部分: 多头注意力:通过多头注意力,模型能同时学习不同的依赖关系,增强了模型的表现力。 权重可视化:自注意力权重可被用来解释模型的工作方式,增加了可解释性。 跨领域应用 自注意力机制的影响远超自然语言处理: ...
Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的神经网络模型，广泛应用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成和语言模型等。本文介绍的自注意力机制是Transformer模型的基础，在此基础之上衍生发展出了各种不同的更加高效的注意力机制，所以深入了解自注意力机制，将能够更好地理解Transformer模型的设计原理和工作...