2. 查询query、键key和值value矩阵的存储 3. 点积结果存储 4. 存储Softmax后的注意力分数矩阵 5. 存储加权求和结果 6. 总空间复杂度 8. 使用多个注意力头的意义 1. 匹配多种特征子空间 2. 并行计算 3. 灵活的信息聚合方法 1. 注意力机制简述 注意力机制(Attention Mechanism)是一种资源分配方案,其核心思...
Key(键)与值相对应同时又用来与查询计算相似度作为Attention选取的依据 Query(查询)一次执行Attention时的查询 Value(值)被注意并选取的数据 对应的公式为: 其中值Value往往是上一层的输出,一般保持不变,其余部分例如键,查询,以及相似度函数往往实现方法都各不相同。这里我们先介绍Bahdanau[3]和Yang[7]实现的Attentio...
Key（键）：用于衡量与Query的相关性的标准，可以是数据集中的特定部分。Value（值）：包含需要被提取的实际数据或信息。注意力权重（Attention Weights）：通过Query和Key的相似度计算得来，决定了从各个Value中提取多少信息。Softmax函数：用于对注意力权重进行归一化，确保所有权重的和为1，形成一个有效的概率分布。...
先投影到同一个空间,再定义个这个空间内的测度(如点乘)来计算attention scores[2]。除了用“Dot-Product Attention”,也可以用其他测度,如“additive attention”。其他形式的可以参考[3]。 这样只要计算 次 , 次 ,再矩阵乘法即可。这两个投影就是[4][5]里面提到的查询(query)和键(key)。 公式(10)来自论文[...
具体实现上,自注意力机制通常包含三个步骤:(1)通过查询(Query)、键(Key)和值(Value)映射将输入序列转换为相应的向量表示;(2)计算查询与所有键的相似度得分,并经过softmax函数转化为概率分布,这个概率分布体现了模型对序列中各个位置的关注程度;(3)根据这个概率分布加权求和所有的值向量,生成最终的输出。
多头attention(Multi-head attention)结构如下图,Query,Key,Value首先进过一个线性变换,然后输入到放缩点积attention,注意这里要做h次,其实也就是所谓的多头,每一次算一个头。而且每次Q,K,V进行线性变换的参数W是不一样的。然后将h次的放缩点积attention结果进行拼接,再进行一次线性变换得到的值作为多头attention的结...
1 注意力机制(Attention Mechanism)1.1 背景 Attention机制目前是自然语言处理领域最常采用的方法之一,因其能在一系列任务上对模型性能产生显著的提升,尤其是基于循环神经网络结构的seq-to-seq模型。再加上谷歌提出的完全基于Attention的Transformer模型[1]以及Bert模型[2]的大量使用,Attention机制几乎是可以写入教科书的技...
所以本质上Attention机制是对Source中元素的Value值进行加权求和，而Query和Key用来计算对应Value的权重系数...
计算注意力得分:根据查询向量(Query)和键向量(Key)计算注意力得分。常用的方法包括点积注意力(Dot-Product Attention)和加性注意力(Additive Attention)。 计算注意力权重:将注意力得分通过 softmax 函数转化为权重,使其和为1。 加权求和:使用注意力权重对值向量(Value)进行加权求和,得到注意力输出。
每个地址Key对应的Value值都会被抽取内容出来,然后求和,这就相当于由Query与Key的相似性来计算每个Value值的权重,然后对Value值进行加权求和。加权求和得到最终的Value值,也就是Attention值。 如下图所示,以上的计算可以归纳为三个过程: 第一步:根据Query和Key计算二者的相似度。可以用上面所列出的加性模型、点积模型...