比如上图中的 more difficult(因为它们和 making 可以组成一个短语). 这就用到了 Self Attention 机制,顾名思义,指的是 Source 内部元素之间或者 Target 内部元素之间发生的 Attention 机制,也可以理解为 Source = Target 这种特殊情况下的 Attention 机制,具体计算过程和 Soft Attention 是一样的。 6 总结 下图...
(比如在路上想找共享自行车的时候,会更加关注路边的自行车) 2、传统Attention机制架构 基于生物学的注意力提示,我们可以把Attention机制框架设置为如下: 在注意力机制的背景下,注意力机制将非自主性提示信息(键)和给定的任何自主性提示信息(查询)通过注意力汇聚(attention pooling)匹配出最佳的值(感官输入),然后输出 A...
我们可以这样来看待Attention机制(参考图9):将Source中的构成元素想象成是由一系列的<Key,Value>数据对构成,此时给定Target中的某个元素Query,通过计算Query和各个Key的相似性或者相关性,得到每个Key对应Value的权重系数,然后对Value进行加权求和,即得到了最终的Attention数值。所以本质上Attention机制是对Source中元素的Val...
Attention机制:又称为注意力机制,顾名思义,是一种能让模型对重要信息重点关注并充分学习吸收的技术.通俗的讲就是把注意力集中放在重要的点上,而忽略其他不重要的因素。其中重要程度的判断取决于应用场景,拿个现实生活中的例子,比如1000个人眼中有1000个哈姆雷特。根据应用场景的不同,Attention分为空间注意力和时间注意...
一、Attention机制原理理解 Attention机制通俗的说,对于某个时刻的输出y,它在输入x上各个部分上的注意力,这里的注意力也就是权重,即输入x的各个部分对某时刻输入y贡献的权重,在此基础上我们先来简单理解一下Transformer模型中提到的self-attention和context-attention ...
Self- Attention与传统的Attention机制非常的不同:传统的Attention是基于source端和target端的隐变量(hidden state)计算Attention的,得到的结果是源端(source端)的每个词与目标端(target端)每个词之间的依赖关系。 但Self -Attention不同,它首先分别在source端和target端进行自身的attention,仅与source input或者target inp...
9. 区域注意力(Region Attention):将图像分成若干个区域,然后在每个区域上应用注意力机制,以便更好地处理图像中的局部信息。 10. 软注意力(Soft Attention):将注意力权重作为一个概率分布来对待,即每个元素的注意力权重之和为1。 这里列举的是一些常见的attention机制,实际应用中可能会根据任务需求进行调整和改进。
CoTAttention是一种用于多模态场景下的视觉问答(Visual Question Answering,VQA)任务的神经网络模型。它是在经典的注意力机制(Attention Mechanism)上进行了改进,能够自适应地对不同的视觉和语言输入进行注意力分配,此外,CoTAttention可进一步应用于YOLOv7、YOLOv8等模型中,欢迎大家关注本博主的微信公众号 BestSongC,后续...
Self-Attention: 不是输入语句和输出语句之间的Attention机制,而是输入语句内部元素之间或者输出语句内部元素之间发生的Attention机制。 例如在Transformer中在计算权重参数时,将文字向量转成对应的KQV,只需要在Source处进行对应的矩阵操作,用不到Target中的信息。