框架下的注意力机制的主要成分:查询(自主提示)和键(非自主提示)之间交互形成了注意力汇聚,注意力汇聚有选择地聚合了值(感官输入)以生成最终的输出。在本节中,我们将介绍注意力汇聚的更多细节,以便从宏观上了解注意力机制在实践中的运作方式。1964年提出的Nadaraya-Watson核回归模型是⼀个简单但完整的例⼦,可以...
Nadaraya-Watson核回归是具有注意力机制的机器学习范例。 Nadaraya-Watson核回归的注意力汇聚是对训练数据中输出的加权平均。从注意力的角度来看,分配给每个值的注意力权重取决于将值所对应的键和查询作为输入的函数。 注意力汇聚可以分为非参数型和带参数型。
观察注意力的权重可以发现,“查询-键”对越接近,注意力汇聚的注意力权重就越高。 d2l.show_heatmaps(attention_weights.unsqueeze(0).unsqueeze(0), xlabel='Sorted training inputs', ylabel='Sorted testing inputs') 10.2.4 带参数的注意力汇聚 可以轻松地将可学习的参数集成到注意力汇聚中,例如,在下面的查...
StreamingLLM 利用了注意力汇聚具有高注意力值这一事实,保留这些注意力汇聚可以使注意力分数分布接近正态分布。因此,StreamingLLM 只需保留注意力汇聚token的 KV 值(只需 4 个初始token即可)和滑动窗口的 KV 值,就能锚定注意力计算并稳定模型的性能。使用 StreamingLLM,包括 Llama-2-[7,13,70]B、MPT-[7,30]B...
上节我们介绍了框架下的注意力机制的主要成分图10.1.3: 查询(自主提示)和键(非自主提示)之间的交互形成了注意力汇聚, 注意力汇聚有选择地聚合了值(感官输入)以生成最终的输出。 在本节中,我们将介绍注意力汇聚的更多细节, 以便从宏观上了解注意力机制在实践中的运作方式。 具体来说,1964年提出的Nadaraya-Watson...
10.2. 注意力汇聚:Nadaraya-Watson 核回归 在本节中,我们将介绍注意力汇聚的更多细节, 以便从宏观上了解注意力机制在实践中的运作方式 具体来说,1964年提出的Nadaraya-Watson核回归模型 是一个简单但完整的例子,可以用于演示具有注意力机制的机器学习 import torch ...
在注意力机制中,以下哪些是注意力汇聚的特点?() A.将查询和键之间的关系建模为注意力权重B.对值进行加权平均C.包含自主性提示和非自主性提示D.与全连接层相同 点击查看答案&解析手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 在神经网络中,以下哪些方法可以用来定义自定义块的初始化函数?() A.类B.函数C.方法D....
在注意力机制中,非参数注意力汇聚的特点是()。 A.不包含可学习的参数B.包含可学习的参数C.使用全连接层D.使用最大汇聚层 点击查看答案&解析手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 在Gluon中,如何定义小批量随机梯度下降优化算法?() A.trainer =gluon.Trainer(net.collect_params(),’sgd’,{’learning_rat...
从企鹅智库的报告中,知晓人群的注意力,从而开展新媒体账号矩阵布局。不同媒体号的分发与推荐有所不同,但可以增加一个品牌在互联网中的信息声量,只要是你的内容对用户来说是有价值的。比如品牌的热度呈现在百度指数上、微信指数上、头条指数上等。一个长文案可以输出不同形式的信息载体,比如文字版、图文版、ppt版...
注意力汇聚:Nadaraya-Watson 核回归 上节我们介绍了框架下的注意力机制的主要成分图10.1.3:查询(自主提示)和键(非自主提示)之间的交互形成了注意力汇聚,注意力汇聚有选择地聚合了值(感官输入)以生成最终的输出。在本节中,我们将介绍注意力汇聚的更多细节,以便从宏观上了解注意力机制在实践中的运作方式。具体来说,...