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=A ,AV = Z(注意力值) ,Z 其实是 V 的另一种表示,也可以称为词向量,具有句法和语意特征的 V 3. 也就是说,self-attention 比 attention 约束条件多了两个: (1) Q=K=V(同源) (2) Q,K,V需要遵循attention的做法 ...
综上所述,Attention和Self-Attention在计算对象、应用场景和功能方面存在显著差异。Attention更侧重于处理两个不同序列之间的关系,而Self-Attention则更关注序列内部不同位置之间的相关性。
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...
为了防止单一一次的attention自注意机制算的值有过拟合的风险，所以我们多算几个attention，每个算一个头...
而Attention就是每个元素的重要程度，对于CNN里的话就是Channel Attention就是每个通道的重要程度，Spatial ...
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 Q和 V 不同源,但是 K 和 V 同源 cyd 注意力机制 Q和 V 同源,Q 和 K 不同源 xxx 注意力机制
Self-Attention不依赖于外部信息或先前的隐藏状态,完全基于输入序列本身。 Self-Attention 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...
Cross Attention和Self-Attention都是深度学习中常用的注意力机制，用于处理序列数据，其中Self-Attention用于...
Self-attention机制则通过计算元素间的相似度,使得每个元素都能获得全局的信息,无需拓扑结构。 4.应用场景不同 由于GCN的特性,它常被用于图结构数据的分析和挖掘,例如社交网络分析、生物信息学等领域。而self-attention机制则广泛应用于自然语言处理领域,如机器翻译、情感分析等任务。 延伸阅读 深入了解Graph Attent...