Self - Attention 顾名思义,指的不是 Target 和 Source 之间的 Attention 机制,而是 Source 内部元素之间或者 Target 内部元素之间发生的 Attention 机制,其具体计算过程是一样的,只是计算对象发生了变化而已,相当于是 Query=Key=Value,计算过程与attention一样。 (例如在Transformer中在计算权重参数时,将文字向量转...
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入相关的输出。 Self-Attention:指的是source...
Self - Attention 顾名思义,指的不是 Target 和 Source 之间的 Attention 机制,而是 Source 内部元素之间或者 Target 内部元素之间发生的 Attention 机制,其具体计算过程是一样的,只是计算对象发生了变化而已,相当于是 Query=Key=Value,计算过程与attention一样。 (例如在Transformer中在计算权重参数时,将文字向量转...
Attention 机制很像人类看图片的逻辑,当我们看一张图片的时候,我们并没有看清图片的全部内容,而是将注意力集中在了图片的焦点上。大家看下面这张图自行体会: 对于CV中早期的Attention,通常是在通道或者空间计算注意力分布,例如:SENet,CBAM。 而Self-attention(NLP中往往称为Scaled-Dot Attention)的结构有三个分支:que...
首次提出并使用了 Self-Attention 机制，也就是 Multi Head Attention，是标准的多头注意力机制，有H个...
Attention 机制很像人类看图片的逻辑,当我们看一张图片的时候,我们并没有看清图片的全部内容,而是将注意力集中在了图片的焦点上。大家看下面这张图自行体会: 对于CV中早期的Attention,通常是在通道或者空间计算注意力分布,例如:SENet,CBAM。 而Self-attention(NLP中往往称为Scaled-Dot Attention)的结构有三个分支:que...
train) l4, = plt.plot(x_train, sf_attebtiob_function, color="black") plt.legend(handles=[l1, l2, l3, l4], labels=["train_data", "sin_function", "average_function", "sf_attention_function"], loc="best") plt.savefig("sf_average_function.png") # plt.show() # 生成注意力机制...
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...
CBAM（Convolutional Block Attention Module）进一步优化了attention机制，它能够在不增加大量计算开销的情况下集成到任何CNN架构中，与SENet相似，CBAM同样关注通道间的关系，通过一维通道注意图和二维空间注意图的计算实现全局上下文感知。Non-local结构作为CV中的self-attention，通过3个1*1的卷积构建query、...
多头机制,关注每一部分维度的表示,比如第一部分是词性,第二部分是语义等等; 可以增加到非常深的深度,堆叠很多块,充分发掘DNN模型的特性。 4)整体结构: 2.self-attention Attention(Q;K;V)=softmax(QKT√dk)VAttention(Q;K;V)=softmax(QKTdk)V