- Self - Attention 在计算过程中会直接将句子中任意两个单词的联系通过一个计算步骤直接联系起来,所以远距离依赖特征之间的距离被极大缩短,有利于有效地利用这些特征。 此外,Self Attention 对于增加计算的并行性也有直接帮助作用。正好弥补了attention机制的两个缺点,这就是为何Self - Attention逐渐被广泛使用的主要原因。
最后,把 bi1和 bi2拼接成矩阵再乘权重矩阵 W,得到b^i,也就是这个self- attention向量ai的输出,如下图所示: 四、Positional Encoding 在训练 self attention 的时候,实际上对于位置的信息是缺失的,没有前后的区别,上面讲的 a1,a2,a3 不代表输入的顺序,只是指输入的向量数量,不像 RNN,对于输入有明显的前后顺序。
self-attention在这个基础上做了改进,self-attention可以用在所有的RNN中执行,不在局限于seq2seq模型,也就说encoder或者decoder内部自己对自己的attention,其工作原理如下,这里以RNN为示例,不是论文中的lstm哦。 第一步:默认h0是一个零向量,每次计算一步之后,按照之前的方法计算出权重c,作为下一次输出的输入。 第二...
1.Self-attention可以考虑全部的输入,而RNN似乎只能考虑之前的输入(左边)。但是当使用双向RNN的时候可以避免这一问题。 2.Self-attention可以容易地考虑比较久之前的输入,而RNN的最早输入由于经过了很多层网络的处理变得较难考虑。 3.Self-attention可以并行计算,而RNN不同层之间具有先后顺序。 1.Self-attention可以考虑...
一、注意力机制和自注意力机制的区别 Attention机制与Self-Attention机制的区别 传统的Attention机制发生在Target的元素和Source中的所有元素之间。 简单讲就是说Attention机制中的权重的计算需要Target来参与。即在Encoder-Decoder 模型中
在训练self attention的时候,实际上对于位置的信息是缺失的,没有前后的区别,上面讲的a1,a2,a3不代表输入的顺序,只是指输入的向量数量,不像rnn,对于输入有明显的前后顺序,比如在翻译任务里面,对于“机器学习”,机器学习依次输入。而self-attention的输入是同时输入,输出也...
相对地，self-attention并非在通道层面上施加注意力，而是会进一步关注同个注意力头部(可以类比成是通道)...
随着Transformer模型的迅速普及,Self-Attention(自注意力机制)和Multi-Head Attention(多头注意力机制)成为了自然语言处理(NLP)领域中的核心组件。本文将从 简要工作、工作流程、两者对比三个方面,解析这两种注意力。
但是Self Attention在计算过程中会直接将句子中任意两个单词的联系通过一个计算步骤直接联系起来,所以远距离依赖特征之间的距离被极大缩短,有利于有效地利用这些特征。除此外,Self Attention对于增加计算的并行性也有直接帮助作用。这是为何Self Attention逐渐被广泛使用的主要原因。
1.attention 与人类学习相同,机器学习过程中我们也希望能有侧重点,核心目标也是从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息。所以就有了Attention的出现。 2...