然后,通过将每个元素与对应的注意力权重进行加权求和,可以得到自注意力机制的输出。 假设,我们有一个序列(或者说是一句话):"你好机车",分别使用 x^{1},x^{2},x^{3},x^{4} 表示,如上图所示。 简单地说, x^{1}表示"你", x^{2}表示"好",x^{3}表示"机",x^{4}表示"车"。 2.1 Embedding ...
上图中绿色的部分就是输入向量a1和a2,灰色的Wq和Wk为权重矩阵,需要学习来更新,用a1去和Wq相乘,得到一个向量q,然后使用a2和Wk相乘,得到一个数值k。最后使用q和k做点积,得到α。α也就是表示两个向量之间的相关联程度。 上图右边加性模型这种机制也是输入向量与权重矩阵相乘,后相加,然后使用tanh投射到一个新的...
四、Multi-head Self-attention self-attention的进阶版本Multi-head Self-attention,多头自注意力机制 因为相关性有很多种不同的形式,有很多种不同的定义,所以有时不能只有一个q,要有多个q,不同的q负责不同种类的相关性。 对于1个输入a 首先,和上面一样,用a乘权重矩阵W得到,然后再用乘两个不同的W,得到两...
self-attention的进阶版本Multi-head Self-attention,多头自注意力机制。 因为相关性有很多种不同的形式,有很多种不同的定义,所以有时不能只有一个q,要有多个q,不同的q负责不同种类的相关性。 对于1个输入a。 首先,和上面一样,用a乘权重矩阵W得到,然后再用乘两...
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...
self-attention的进阶版本Multi-head Self-attention,多头自注意力机制。 因为相关性有很多种不同的形式,有很多种不同的定义,所以有时不能只有一个q,要有多个q,不同的q负责不同种类的相关性。 对于1个输入a。 首先,和上面一样,用a乘权重矩阵W得到,然后再用乘两个不同的W,得到两个不同的,i代表的是位置,...
一、注意力机制和自注意力机制的区别 Attention机制与Self-Attention机制的区别 传统的Attention机制发生在Target的元素和Source中的所有元素之间。 简单讲就是说Attention机制中的权重的计算需要Target来参与。即在Encoder-Decoder 模型中,Attention权值的计算不仅需要Encoder中的隐状态而且还需要Decoder中的隐状态。
注意力机制（attention mechanism）是Transformer模型中的重要组成部分。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...
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...