这个d_k就是k_dim,而softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k} } )就是Attention Score矩阵,我们来详细看下这个矩阵的计算过程。 如图5,计算attention score的主流方式有两种,在transformer的论文中,采用的是dot-product(因为不需要额外再去训练一个W矩阵,运算量更小),因此我们来重点关注一下dot-product。 图5: 计...
在实际应用中,我们可以通过观察Attention Score来优化模型的性能。例如,如果发现某个词的Attention Score较低,我们可以考虑使用其他方式增强该词的信息表达,如使用词嵌入、词向量等技术。此外,我们还可以利用Attention Score来解释模型决策过程,从而增强模型的可解释性。六、总结通过本文的介绍和分析,我们深入了解了BERT中...
也就是说当注意力分数(attention score)越大时,表示两个向量之间的相似性越高,也就意味着这两个向量在几何意义上的夹角越小,即它们越接近。在自然语言处理中,矩阵的行向量或列向量通常代表着文本中的一个 token,比如一个单词、字符或子词。因此,当我们计算注意力分数时,实际上是在衡量某两个 token 之间的关系...
上图右边加性模型这种机制也是输入向量与权重矩阵相乘,后相加,然后使用tanh投射到一个新的函数空间内,再与权重矩阵相乘,得到最后的结果。 可以计算每一个α(又称为attention score),q称为query,k称为key 另外,也可以计算a1和自己的关联性,再得到各向量与a1的相关程度...
Bert实战二之attention score 总结 详细代码可以在我的GitHub中查看。 1.问题 怎么得到一条句子中各个单词相互间的 attention? 也就是简单的复现下面这张图(把It is in this spirit that a majority of American ...替换成I used to be a CEO)...
最后一步就是把attention score再乘上value,然后加总得到attention vector(z_{I}),这就是#位置1的attention vector z1,概念都和以往的attention model类似。 以上就是self-attention的计算,算出来的向量我们可以往前传递至feed-forward neural network,实际的运作上,是直接将每个文字同时处理,因此会变成一个矩阵,而...
上面的定理表明,在选择适当的参数后,multi-head self-attention layer可以表现得跟卷积层一样,每个head的attention score关注不同偏移距离的像素,偏移值分别在集合$\Delta_K={-\lfloor K/2\rfloor,...,\lfloor K/2\rfloor}$内,这样整体就类似于$K\times K$核,如图1所示 ...
2.GAT 假设 Graph 包含 N 个节点，每个节点的特征向量为 hi，维度是 F，如下所示：对节点特征向量 h 进行线性变换，可以得到新的特征向量 h'i，维度是 F'，如下所示，W 为线性变换的矩阵：节点 j 是节点 i 的邻居，则可以使用 Attention 机制计算节点 j 对于节点 i 的重要性，即 Attention Score：GAT ...
如果普通attention机制在一个窗口下计算attention score,正如我这篇博文介绍的attention机制,那么这种attention机制的感受野就只有窗口,而且随着窗口移动还需要计算多次。 所以self-attention相较于Seq2Seq attention还有另一个优点: 一步矩阵计算得到了文本序列中任意两个元素的相似度,而且是以整个文本作为观察范围的。
The attention score is then used to weight and sum up node and edge features to produce updated node features. Edge features are also updated by the new node features. Finally, the model generates the sequence from the node features from the last layer in one shot. This memory-efficient ...