Transformer模型提出于论文Attention is all you need,该论文中提出了两种注意力机制:加型注意力机制(additive attention)和点积型注意力机制(dot-product attention)。其中加型注意力机制应用于之前的编解码结构,点积型注意力应用于Transformer模型,那么两者的区别在哪呢? 1.注意力机制 注意力机制是个很好理解的概念,举...
Attention Is All You Need简析 之前的单词作attention。 ScaledDot-ProductAttention该方法只是将query与key作点击后除以 dk\sqrt{d_k}dk (dkd_kdk是key的维度...维、dkd_kdk维和 dvd_vdv维,然后再代入注意力机制,产生总共h× dvd_vdv维输出,然后拼起来,再用一个线性变换得到最终的输出。 Positional Encoding ...
additive attention出自于论文《NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE》,是基于机器翻译的应用而提出的。scaled dot-product attention是由《Attention Is All You Need》提出的,主要是针对dot-product attention加上了一个缩放因子。
additive attention 和 dot-product attention 是最常用的两种attention函数,都是用于在attention中计算两个向量之间的相关度,下面对这两个function进行简单的比较整理。 计算原理 additive attention 使用了一个有一个隐层的前馈神经网络,输入层是两个向量的横向拼接,输出层的激活函数是sigmoid表示二者的相关度,对每一对...