import torch.nn class Self_Attention(nn.Module): # input : batch_size * seq_len * input_dim # q : batch_size * input_dim * dim_k # k : batch_size * input_dim * dim_k # v : batch_size * input_dim * dim_v def __init__(self,input_dim,dim_k,dim_v): super(Self_Atten...
class Self_Attention(nn.Module): # input : batch_size * seq_len * input_dim # q : batch_size * input_dim * dim_k # k : batch_size * input_dim * dim_k # v : batch_size * input_dim * dim_v def __init__(self,input_dim,dim_...
在学会 Transformer 和 Bert 之前,我们需要理解Attention和Self-Attention机制。Attention的本质是要找到输入的feature的权重分布,这个feature在某一个维度有一个长度的概念,如果我们输入一个长为 n 的 feature,那么 Attention 就要学习一个长为 n 的分布权重,这个权重是由相似度计算出来的,最后返回的得分就将会是权重与...
Self-Attention的代码实现 # Muti-head Attention 机制的实现 from math import sqrtimport torchimport torch.nnclass Self_Attention(nn.Module): # input : batch_size * seq_len * input_dim # q : batch_size * input_dim * dim_k # k : batch_size * input_dim * dim_k # v : batch_size ...
Self-Attention是Transformer最核心的思想,最近几日重读论文,有了一些新的感想。由此写下本文与读者共勉。 笔者刚开始接触Self-Attention时,最大的不理解的地方就是QKV三个矩阵以及我们常提起的Query查询向量等等,现在究其原因,应当是被高维繁复的矩阵运算难住了,没有...
Self-Attention是Transformer最核心的思想,最近几日重读论文,有了一些新的感想。由此写下本文与读者共勉。 笔者刚开始接触Self-Attention时,最大的不理解的地方就是QKV三个矩阵以及我们常提起的Query查询向量等等,现在究其原因,应当是被高维繁复的矩阵运算难住了,没有真正理解矩阵运算的核心意义。因此,在本文开始之前,...
Self-Attention 是 Transformer最核心的思想,最近几日重读论文,有了一些新的感想。由此写下本文与读者共勉。 笔者刚开始接触Self-Attention时,最大的不理解的地方就是Q K V三个矩阵以及我们常提起的Query查询向量等等,现在究其原因,应当是被高维繁复的矩阵运算难住了,...