3. Self-attention机制:局部与全局信息的动态捕捉 Self-attention机制是Attention的一种特殊形式,其中每个输入元素都与序列中的所有其他元素进行交互,进而计算自身的表示。与标准的Attention机制不同,Self-attention主要用于序列内元素之间的关系建模,而不依赖外部的信息源。 1)工作原理 Self-attention的计算过程与Attention...
Attention注意力机制与self-attention自注意力机制 为什么要因为注意力机制 在Attention诞生之前,已经有CNN和RNN及其变体模型了,那为什么还要引入attention机制?主要有两个方面的原因,如下: (1)计算能力的限制:当要记住很多“信息“,模型就要变得更复杂,然而目前计算能力依然是限制神经网络发展的瓶颈。 (2)优化算法的限制...
如果说Attention机制是教会了模型如何聚焦,那么Self-Attention机制则是让模型学会了自我审视。Self-Attention,即自注意力机制,是Attention机制的一种特殊形式,它允许序列中的每个元素都与其他元素进行交互,从而捕捉到序列内部的依赖关系。 工作原理:在Self-Attention中,模型会计算序列中每个元素对其他元素的关注度,形成一个...
1.Attention Attention可以从纷繁复杂的输入信息中,找出对当前输出最重要的部分。一个典型的Attention包括三部分\(Q,K,V\)。 \(Q\)是Query,是输入的信息。\(key\)和\(value\)成对出现,通常是源语言、原始文本等已有的信息。通过计算\(Q\)和\(
接下来，我们探讨self-attention与RNN之间的关键差异：self-attention机制能够考虑输入序列中的所有元素，而传统的RNN似乎仅能关注到之前的输入（即序列左侧）。然而，通过使用双向RNN，这一局限性可以得到有效缓解。self-attention在考虑序列中的输入时，可以轻松地涵盖较早之前的元素，而RNN在处理经过多层网络后的早期输入...
Seq2Seq + Attention Seq2Seq模型,有一个Encoder和一个Decoder,默认认为Encoder的输出状态h_m包含整个句子的信息,作为Decoder的输入状态s_0完成整个文本生成过程。这有一个严重的问题就是,最后的状态不能记住长序列,也就是会遗忘信息,那么Decode
Self-attention机制是Attention机制的一种变体，它专注于捕捉数据或特征的内部相关性，减少对外部信息的依赖。在文本处理中，Self-attention机制通过计算单词间的相互影响来解决长距离依赖问题，提高模型对上下文信息的理解能力。具体而言，Self-attention机制包括将输入单词转换为嵌入向量、计算Query、Key和Value...
这一篇就主要根据谷歌的这篇Attention is All you need论文来回顾一下仅依赖于Attention机制的Transformer架构,并结合Tensor2Tensor源代码进行解释。 直观理解与模型整体结构 先来看一个翻译的例子“I arrived at the bank after crossing the river” 这里面的bank指的是银行还是河...
本文将深入解析Self-Attention、Multi-Head Attention和Cross-Attention这三种重要的注意力机制,帮助读者理解其原理、优势及实际应用。 一、Self-Attention机制 原理概述:Self-Attention,即自注意力机制,是一种让模型在处理输入序列时能够关注到序列内部不同位置之间相关性的技术。它打破了传统序列模型(如RNN、LSTM)中信息...
三、Multi-head Self-attention自注意力机制虽能捕捉到相关性，但单一机制可能无法充分挖掘向量间的多元关系。为了更深入地探索这种相关性，我们可以引入多头机制。多头自注意力机制的核心在于，将输入向量分别与三个不同的矩阵（即Wq、Wk和Wv）相乘，从而得到查询向量q、键向量k和值向量v。在自注意力机制中，我们...