Transformer[^1]论文中使用了注意力Attention机制,注意力Attention机制的最核心的公式为: Attention(Q,K,V)=Softmax(QK⊤dk)V 这个公式中的Q、K和V分别代表Query、Key和Value,他们之间进行的数学计算并不容易理解。 从向量点乘说起 我们先从Softmax(XX⊤)X这样一个公式开始。 首先需要复习一下
在注意力机制的公式Attention(Q,K,V)=softmax\left ( \frac{QK^T}{\sqrt{d_k} } \right ) V中,符号T表示矩阵的转置(Transpose)。 矩阵转置是一种基本的数学操作,它将矩阵的行和列交换。如果你有一个矩阵,其行和列分别是 m和n,那么这个矩阵的转置就会有n行和m列。 在注意力机制的上下文中,Q(查询)...
`的函数,看一下下图左边的公式,将两者做concat,然后乘上权重矩阵加上偏置b,最后通过tanh就是我们的新状态,也就是说状态的更新仅仅是根据上一个状态,并不会看encoder的状态。用attention的话更新状态还要用到我们计算出的Context vector C0 ,把三个参数一起做concat后更新。 回忆一下, C0 是所有encoder状态 hi ...
首先看Attention计算过程。 \text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V经典的图示如下。 大多数人的理解停留在这个公式和图片,就是知道所谓的Attention是用这么一… 哈卡 Seq2Seq Attention Mechanism (注意力机制)详解 韩门出贫僧 Attention 机制超详细讲解(附代码) 浮玉 动手从...
注意力机制简单理解 Attention机制是对Seq2Seq结构的提升。 可以看到,整个Attention注意力机制相当于在Seq2Seq结构上加了一层“包装”,内部通过函数 score 计算注意力向量 ,从而给DecoderRNN加入额外信息,以提高性能图来自于 seq2seq模型 最近要做机器翻译,需要用到seq2seq模型。seq2seq由一个encoder和一个decoder组成...
本文将会使用大量的图片和公式推导通俗易懂地讲解RNN,LSTM,Seq2Seq和attention注意力机制,希望帮助初学者更好掌握且入门。 目录 RNN LSTM Seq2Seq 注意力机制 参考 RNN(递归神经网络) 我们知道人类并不是从零开始思考东西,就像你读这篇文章的时候,你对每个字的理解都是建立在前几个字上面。你读完每个字后并不是...
根据multi-head attention 多头注意力机制的计算公式,我们知道每一个头就是一个Attention注意力机制。其实就是把一个头的注意力机制拆分成多个头,利用多个头的注意力来综合考虑输入矩阵的各个维度的信息#动画详解transformer 发布于 2024-01-02 07:37・IP 属地山东 ...
这也是为何transformer模型中其attention注意力机制的公式使用了一个缩放系数的原因吧#动图详解Transformer#动画详解transformer
当Q K V 三个矩阵都等于输入矩阵X,且输入矩阵X是一个常量,这就导致我们的注意力机制的公式中,并不会存在未知变量,其通过注意力机制公式后,必然也是一个常量。 这样的常量数据是无法送去Transformer神经网络模型中,进行相关的数据训练的,这样我们的Transformer模型也不知道该训练哪个参数。attention注意力机制也便失去...