2. 计算效率:缩放点积注意力相对于加性注意力来说,在计算效率上更高。因为缩放点积注意力只需要进行点积计算和维度缩放操作,而不需要额外的线性变换或连接操作。这样可以减少计算的复杂性和开销,提高计算的效率。 综上所述,缩放点积注意力通过引入维度缩放因子来控制点积结果的大小,从而提高计算的数值稳定性。同时,它...
点积注意力和缩放点积注意力在计算方式上有什么不同? 缩放点积注意力为什么要进行缩放操作? 一、实验介绍 注意力机制作为一种模拟人脑信息处理的关键工具,在深度学习领域中得到了广泛应用。本系列实验旨在通过理论分析和代码演示,深入了解注意力机制的原理、类型及其在模型中的实际应用。 本文将介绍将介绍带有掩码的 sof...
Scaled dot-product attention(缩放点积注意力)是一种常用的自注意力机制,用于在深度学习中对序列数据进行建模。 在scaled dot-product attention 中,输入序列首先被映射到查询向量 $Q$、键向量 $K$ 和值向量 $V$,然后计算 $Q$ 和 $K$ 的点积,再对点积结果进行缩放,最后将缩放后的结果与 $V$ 进行加权平均,得...
解析 老师,我注意到在计算缩放点积注意力得时候,是把embeding dim拆分成numhead,depth,再交换用seqlen,depth去做注意力的计算。我想问一下这样做得依据是什么呢。为什么是有效的。好像所有的transformer介绍里都不讲为什么要拆分。如果我不做拆分,直接用seqlen,embedding dim去做计算,是不是就是单头注意力。
12. Encoder-Decoder架构与缩放点积注意力是seq2seq,attention,transformer(keras代码实现)的第12集视频,该合集共计33集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
当输入信息的维度 d 比较高,点积模型的值通常有比较大方差,从而导致 softmax函数的梯度会比较小。因此,缩放点积模型可以较好地解决这一问题。 常用的Attention机制为加性模型和点积模型,理论上加性模型和点积模型的复杂度差不多,但是点积模型在实现上可以更好地利用矩阵乘积,从而计算效率更高(实际上,随着维度d的增大...
实现点积缩放注意力: 这个比加性注意力简单,之后再解释加性注意力的代码。先看前向传播forward() 需要传入的参数keys,values,queries。还有一个有效长度valid_lens。 此时 queries的形状:(batch_size, 查询的个数,d) keys的形状:(batch_size, “键-值”对的个数,d),queries和keys长度相等都为d。
Transformer为何使用缩放点积 | Transformer模型最核心的算法便是注意力机制,但是我们发现其计算公式存在一个缩放系数,称之为缩放点积,为何需要缩放?这就要从注意力机制的问题说起 梯度消失问题:神经网络的权重与损失的梯度成比例地更新。问题是,在某些情况下,梯度会很小,有效地阻止了权重更新。这反过来又阻止了神经网络...
什么是缩放点积注意力 21 2023-12 3 自注意力机制包含哪些步骤 51 2023-12 4 1.7习题 17 2023-12 5 1.6小结 28 2023-12 6 训练transformer 48 2023-12 7 整合编码器和解码器 25 2023-12 8 解码器总揽 25 2023-12 9 线性层和softmax层 42 ...
专利名称：基于缩放点积注意力的行为预测方法、装置、设备及介质 专利类型：发明专利 发明人：萧梓健,杜宇衡 申请号：CN202011613113.0 申请日：20201230 公开号：CN112651782A 公开日：20210413 专利内容由知识产权出版社提供 摘要：本发明涉及人工智能领域，提供一种基于缩放点积注意力的行为预测方法、装置、设备及介质，...