它产生一个query,每个query都去和别的token的key做“某种方式”的计算,得到的结果我们称为attention score(即为图中的$$\alpha $$)。则一共得到四个attention score。(attention score又可以被称为attention weight)。 将这四个score分别乘上每个token的value,我们会得到四个抽取信息完毕的向量。 将这四个向量相加...
计算输入1的attention score 计算softmax 将分数与值相乘 对加权值求和以获得输出1 对输入2和输入3重复步骤4–7 第一步:准备输入 在本例中,使用3个输入,每个输入的维度为4. Input 1: [1, 0, 1, 0] Input 2: [0, 2, 0, 2] Input 3: [1, 1, 1, 1] 第二步:初始化权重 每个输入必须具有三...
二、Attention Score的计算在BERT中,Attention Score的计算基于输入的token和隐藏状态。具体来说,每个token的隐藏状态会通过线性变换和softmax函数计算得到对应的Attention Score。这些分数反映了模型对各个token的关注程度。三、多头注意力机制为了提高模型的表达能力,BERT采用了多头注意力机制。在这种机制下,模型将输入分成...
而后对于解码（decoder）过程中每一个timestep，因为有此时decoder的输入和上一步隐藏状态的输出，计算得到当前步的隐藏状态。假设第t步的隐藏状态为St（当前输入和上一步隐藏状态）。在每个第t步利用St和每个编码过程中的隐藏状态hi进行dot点积得到attentionscore，也称为相似度或影响得分。即每个编码过程的...
给input1计算attention score 计算softmax 给value乘上score 给value加权求和获取output1 重复步骤4-7,获取output2,output3 Copy highlighter-hljs code-theme-dark import torch 第1步: 准备输入 为了简单起见,我们使用3个输入,每个输入都是一个4维的向量。 Copy highlighter-hljs code-theme-dark x = [ [1,...
这里我们使用点乘(dot product)计算Attention Score,这只是计算Attention Score的方式之一,其它的计算方式(比如Additive、Concat等)也可以用来计算Attention Score。 5、Calculate Softmax Softmax the attention scores (blue) 对计算出的Attention Score使用Softmax操作(如上图蓝色所示): ...
第一种计算方法 2.以当前状态本身去计算得分作为当前单元attention score,这种方式更常见,也更简单,例如: 第二种计算方法 key-values attention 即将hi 隐藏状态拆分成两部分一部分是key(i) 一部分是values(i)然后只针对key部分计算attention的权值,然后加权使用values部分的值进行加权求和。
我们得到一组attention score就表示q 与 各个k的相似性,分数越高,相关性越大,就会dominate 对应的输出结果b。之后把attention score与value相乘,然后把所有结果相加得到结果b。 举例来说 把序列A:={a1,a2}输入self attention模块, 得到 b1,b2,其中b1表示a1考虑了 整体输入的结果,也就是说在计算资源足够的情况下...
Score(Q1, K1) = Q1 · K1 / sqrt(2) =1 Score(Q1, K2) = Q1 · K2 / sqrt(2) =0 Score(Q1, K3) = Q1 · K3 / sqrt(2) =0.707 Score(Q1, K4) = Q1 · K4 / sqrt(2) =0 ... (类似地计算其他Q和K的点积) 5. 应用softmax函数 ...