一、什么是attention score?在BERT中,每个token都有其对应的attention score,表示该token对于其它所有token的关注程度。这些attention score是通过多头自注意力机制计算得出的。具体来说,每个token会根据其与其它所有token的相似度计算出一个权重,这个权重就是attention score。在计算过程中,BERT会考虑当前token与历史token的...
step4：计算attention score 计算attention score其实就是计算Q \cdot K^T，代码如下：attn_scor...
Q和K共同产生了Attention Score,最后Attention Score乘以V加权求和得到context。那如果我们不用Attention,单纯用全连接层呢?很简单,全链接层可没有什么Query和Key的概念,只有一个Value,也就是说给每个V加一个权重再加到一起(如果是Self Attention,加权这个过程都免了,因为V就直接是从raw input加权得到的。) 可见Atte...
其中是用来控制score的 temperature,是一个超参数。代表了第i类在第j个位置上出现的概率。 得到第i类在第j个位置上出现的概率之后,我们就可以把这个概率和特征进行相乘求和,得到class-specific的特征向量了: 全局的class-agnostic特征可以通过将所有位置的特征进行求平均得到: 由于在多分类任务中能够达到比较好的效果,...
draw attentionscore 翻译 吸引注意力评分 以上结果来自机器翻译。
为每个向量计算一个score: ; 为了梯度的稳定,Transformer使用了score归一化,即除以 ; 对score施以softmax激活函数; softmax点乘Value值 ,得到加权的每个输入向量的评分 ; 相加之后得到最终的输出结果 : 。 3)self-attention为什么会有效? self-attention通过Q*K得到的词与词之间的相关性矩阵,然后根据此相关性与V进...
上面这个形式的唯一问题是它是不可微分的,如果想了解模型的参数,则必须使用score-function estimator之类的帮助。 Soft Attention 在Attention最简单的变体中,soft attention对图像来说和公式[1]中实现的向量值特征没什么不同。论文《Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention》记录...
首先, Q 与 K 进行了一个点积操作,这个就是我在 Attention 讲到的score操作; 然后经过 Scale 操作,其实就是为了防止结果过大,除以一个尺度标度dkdk, 其中dkdk是 Q 中一个向量的维度; 再然后, 经过一个Mask操作; 考虑到Q,K都是矩阵,且由于句子的长度是不定的,因此Q,K中必然会有一个补齐的操作...
经后续排查,发现上述第15行代码tf.nn.softmax(score)有误,应该为tf.nn.softmax(score,axis = 1).原因在于,alpha衡量的是不同时刻H的重要性,而score中,第1个维度(即axis=1)才表示time_step;默认的tf...