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...
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,特别狭隘,属于注意力机制的,注意力机制包括自注意力机制的 本质上 QKV 可以看做是相等的 对于一个词向量(不一定准确),做的是空间上的对应,乘上了参数矩阵,依然代表 X 不仅规定了 QKV 同源,而且固定了 QKV 的做法 交叉注意力机制
Multi-Head Attention(多头注意力机制):通过并行运行多个Self-Attention层并综合其结果,能够同时捕捉输入序列在不同子空间中的信息,从而增强模型的表达能力。 Multi-Head Attention实际上是多个并行的Self-Attention层,每个“头”都独立地学习不同的注意力权重。
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...
图卷积网络和self-attention有什么区别? 萧老师 2024-12-01 10:511.操作对象不同 GCN主要用于处理图结构数据,其操作对象是节点和边,关注的是节点间的邻接关系。Self-attention机制则被广泛应用于处理序列数据,其操作对象是序列中的元素,关注的是元素间的相关性。 2.信息聚合方式不同 在信息聚合上,GCN主要采用...