multi-head self-attention 在Transformer及BERT模型中用到的Multi-headed Self-attention结构与之略有差异,具体体现在:如果将前文中得到的q_{i},k_{i},v_{i}整体看做一个“头”,则“多头”即指对于特定的x_{i}来说,需要用多组W^{Q},W^{K},W^{V}与之相乘,进而得到多组q_{i},k_{i},v_{i}...
直观上理解,Attention从大量信息中有选择地筛选出少量重要信息,并聚焦到这些重要信息上,忽略大多不重要的信息 使用attention时,需要深入了解attention机制,然后再围绕适配性进行注意力选择。注意力本身就是一种特征,通过附加到源特征上,实现一种类似特征增强的效果,因此从原理上讲,添加注意力,即使结果不变好,也不见得...
一、Attention:开启深度学习的新篇章Attention机制的提出,对于深度学习领域来说,无疑是一次革命性的变革。它在很大程度上解决了长期困扰机器翻译等领域的长序列问题,使得模型能够更好地理解和处理长序列数据。Attention机制的核心思想是“关注重点”,即根据不同的任务需求,模型可以自动地关注输入数据中的不同部分。这一机...
毕竟是attention的变种,逃不出端到端的框架(这句话的意思不是说self-attention机制只能用在端到端的框架里,只要你愿意可以用到任何需要提取特征的地方),在论文当中,左边是6层Encoder,右边是6层的Decoder,Decoder中的第一层是Masked Multi-Head Attention层,...
Attention机制最初是在神经机器翻译领域中提出的,用于解决翻译时需要处理长序列文本的问题。通俗地讲,就是通过给定的“查询”向量和“键值对”对应矩阵计算,得到对于每个“查询”向量来说,与其最相关的“键值对”的权重分配。 在NLP中,Attention机制的应用更加广泛。对于一段文本序列,我们可以将其中一个词作为“查询”...
self-attention的核心是用文本中的其它词来增强目标词的语义表示,从而更好的利用上下文的信息。 self-attention中,sequence中的每个词都会和sequence中的每个词做点积计算相似度,也包括这个词本身。 对于self-attention,一般会说它的q = k = v q=k=vq=k=v,这里的相等实际上是指它们来自同一个基础向量。但是在...
二、Attention原理详解 1、概述 在开始Attention之前,希望大家对RNN系列网络结构要比较熟悉,如果有不太清楚的朋友可以查看我之前写的一篇博客循环神经网络RNN、LSTM、GRU原理详解,简单清晰的描述了RNN的网络结构和前后向传播过程,主要原因在于虽说Attention方法发展到现在已经不仅仅是应用到NLP领域,在CV领域以及其他领域都大...
Transformer中的attention是self-attention,self-attention跟attention的主要区别是三个参数Q、K、V都是通过输入语句,就是自己来转换得到的。 2.Bertbert...可以稍稍过一遍,比如中国名校。这样权重高的信息得到较高的关注度。attention的三个阶段 阶段1:query和key进行相似度计算 阶段2:将权值归一化,得到可用的权重 阶...
首先，让我们来谈谈大型语言模型作为应用程序。大型语言模型非常擅长从头开始生成新的内容，或者通过条件生成...
《Encoder-Decoder框架、Attention、Transformer、ELMO、GPT、Bert学习总结》 里面有一些点可以注意: 引入类似SoftMax的计算方式对第一阶段的得分进行数值转换,一方面可以进行归一化,将原始计算分值整理成所有元素权重之和为1的概率分布;另一方面也可以通过SoftMax的内在机制更加突出重要元素的权重。即一般采用如下公式计算: ...