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...
比如,在上述例子中,如果“quick”和“brown”的信息丢失了,那么解码器可能会生成“狐狸跳过狗”这样的不准确的翻译,而不是“敏捷的棕色狐狸跳过懒惰的狗”。 为了解决这个问题,研究人员提出了多种方法,比如注意力机制(Attention Mechanism)。注意力机制允许解码器在生成每个词时,都能够关注输入句子的不同部分,并动态...
RNN由于其顺序结构训练速度常常受到限制,既然Attention模型本身可以看到全局的信息, 那么一个自然的疑问是我们能不能去掉RNN结构,仅仅依赖于Attention模型呢,这样我们可以使训练并行化,同时拥有全局信息? 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Trans...
由于我对注意力机制和自注意力机制的原理和区别不是很清楚。因此,对相关内容进行了深入学习。在阅读多个博客后,我自己总结出了本篇文章,分享给各位读者朋友。由于我才疏学浅,如果理解有偏差,则望各位读者朋友及时指出。 ⌣ ¨ \ddot\smile ⌣¨ 本文主要分为两个部分: 第一部分重点介绍了注意力机制的原理、...
GNN，包括GCN，是一种聚合邻居信息来更新节点表示的神经网络模型。下图取自GraphSAGE，感觉比较好的说明了...
Self-Attention,也被称为内部注意力或键值对匹配,用于计算输入序列中每个元素之间的关系。具体来说,输入序列被分成三个向量:查询向量、键向量和值向量,这三个向量均来自于同一组输入序列。通过计算查询向量和键向量之间的相似度,可以确定输入元素之间的注意力分数,进而学习元素之间的依赖关系。这种机制可以用于语言建模中...
一般的注意力模型。本文将介绍自注意力和多头注意力,为后续介绍Transformer做铺垫。 自注意力 如果注意力模型中注意力是完全基于特征向量计算的,那么称这种注意力为自注意力: 图片改自:[1] 例如,我们可以使用权重矩阵 、 和对特征矩阵进行线性变换,得到
self-attention的每一次是为了轻重有别，这里的D一般是输入的句子；而GCN则更像是堆叠了很多层的Linear ...
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads): super(SelfAttention, self).__init__() assert d_model % num_…
pytorch实现,Self-Attention根据注意力机制的不同应用领域,即注意力权重的应用方式和位置不同,本文将注意力机制分为空间域、通道域和混合领域,并介绍了这些不同注意力的一些高级方面。注意力模型,仔细分析了他们的设计方法和应用领域,最终用实验方法证明了这些注意力机制的有效性和CV任务带来的结果的改进。