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...
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...
a. 缩放点积注意力模型 代码语言:javascript 复制 classDotProductAttention(nn.Module):"""缩放点积注意力"""def__init__(self,dropout,**kwargs):super(DotProductAttention,self).__init__(**kwargs)# 使用暂退法进行模型正则化 self.dropout=nn.Dropout(dropout)defforward(self,queries,keys,values,valid_...
使用masked_softmax计算注意力权重。 最后返回注意力权重和values的乘积,注意这里对注意力权重进行了一下dropout计算。 queries=torch.normal(0,1,(2,1,2))keys=torch.ones((2,10,2))values=torch.arange(40,dtype=torch.float32).reshape(1,10,4).repeat(2,1,1)valid_lens=torch.tensor([2,6])attentio...
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...
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...
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