总结区别:1. Self-attention 关键点在于,规定K-Q-V三者都来源于 X。通过 X 找到 X 中的关键点。可以看作 QKV 相等,都是由词向量线性变换得到的,并不是 Q=V=K=X,而是 X 通过 W^k^、W^q^、W^v^ 线性变换而来。 2. Attention 是通过一个查询变量 Q 找到 V 里面重要信息,K 由 V 变幻而来,QK=...
以下是两者的主要区别: 一、计算对象不同 Attention:通常指的是source对target的attention,即源序列对目标序列的注意力。在传统的encoder-decoder模型中,attention机制用于提升模型对输入序列(source)和输出序列(target)之间关系的理解能力。它帮助模型在生成每个输出时,能够关注输入序列中的不同部分,从而更准确地生成与输...
根据他们之间的重要区别, 可以区分在不同任务中的使用方法: 1、在神经网络中,通常来说你会有输入层(input),应用激活函数后的输出层(output),在RNN当中你会有状态(state)。如果attention (AT) 被应用在某一层的话,它更多的是被应用在输出或者是状态层上,而当我们使用self-attention(SA),这种注意力的机制更多的...
attention与self-attention的区别：他们都是针对Encoder-Decoder结构的。在经典的seq2seq机器翻译任务中，根...
MHA的优势在于它能同时捕获输入数据的多个不同特性。事实上，不同的"头"可以分别专注于词序列的不同...
自注意力机制和注意力机制的区别就在于,注意力机制的查询和键是不同来源的,例如,在Encoder-Decoder模型中,键是Encoder中的元素,而查询是Decoder中的元素。在中译英模型中,查询是中文单词特征,而键则是英文单词特征。而自注意力机制的查询和键则都是来自于同一组的元素,例如,在Encoder-Decoder模型中,查询和键都是...
通过一个查询变量 Q,去找到 V 里面比较重要的东西 假设K==V,然后 QK 相乘求相似度A,然后 AV 相乘得到注意力值Z,这个 Z 就是 V 的另外一种形式的表示 Q 可以是任何一个东西,V 也是任何一个东西, K往往是等同于 V 的(同源),K和 V 不同源不相等可不可以 ...
Self-Attention(自注意力机制):通过生成查询、键和值向量,计算并归一化注意力分数,最终对值向量进行加权求和,从而得到输入序列中每个位置的加权表示。 Self-Attention工作流程 第一步:查询、键和值的生成 输入:接收一个由嵌入向量组成的输入序列,这些嵌入向量可以是词嵌入加上位置嵌入。
Cross Attention则是计算两个不同序列中的元素之间的关系。它们的主要区别在于计算注意力分数时所用的...