首先,说结论,CNN可以看作简化版的Self-attention,又或者说Self-attention是CNN的泛化。 之前我们对CNN和self-attention作比较,其实下意识的想的是CNN用于图像处理,将self-attention用于NLP,所以会产生这两种方法怎么会有关联的错觉,那么下面都将从图像处理方面...
首先，说结论，CNN可以看作简化版的Self-attention，又或者说Self-attention是CNN的泛化。之前我们对CNN和...
首先,说结论,CNN可以看作简化版的Self-attention,又或者说Self-attention是CNN的泛化。 之前我们对CNN和self-attention作比较,其实下意识的想的是CNN用于图像处理,将self-attention用于NLP,所以会产生这两种方法怎么会有关联的错觉,那么下面都将从图像处理方面来讨论CNN和self-attention的区别和联系,更好的来对比CNN和s...
3.多头注意力层,self-attention的输入:一个是本句cnn-encoder的输出;一个是另一句的cnn-encoder的输出。作为两句的交互层 4.将cnn-encoder的输出和self-attention的输出进行cat连接 5.接一个fc层 6.一个平均池化层 7.最后是用cosine余弦作相似度匹配计算 cnn-encoder结构如下: 二.程序:(完整项目见:[https://...
未知参数只有wk,wq,wv 多头attention(多种不同相关性) 多头attention步骤1 mutihead-attention不敏感 缺点:对位置不敏感 把位置信息放进去的方法: 加入位置信息(人设) self-attention与CNN:CNN是一种简化的self-attention,数据量少时CNN好,数据量大时self-attention好。
进而,我们可以得到一个一般性的结论,CNN可以看作一种简化版的self-attention,即CNN只需要考虑卷积核(receptive field)中的信息即可,但是对于self-attention需要考虑全局的信息。 反过来,我们可以同样理解为,self-attention是复杂化的CNN,CNN需要划定receptive field,只考虑Receptive field里面的资讯,而Receptive field的范围...
Self - Attention 顾名思义，指的不是 Target 和 Source 之间的 Attention 机制，而是 Source 内部元素...
Convolution和Self-Attention是两种强大的表征学习方法,它们通常被认为是两种彼此不同的方法。在本文中证明了它们之间存在着很强的潜在关系,因为这两个方法的大部分计算实际上是用相同的操作完成的。具体来说: 首先,证明了具有k×k 卷积可以分解成k2个独立的1×1卷积; 然后,进行移位和求和操作; 再然后,将Self-Att...
输入到网络中是token embedding + position_embedding2.再经过cnn-encoder进行编码3.多头注意力层,self-attention的输入:一个是本句cnn-encoder的输出;一个是另一句的cnn-encoder的输出。作为两句的交互层4.将cnn-encoder的输出和self-attention的输出进行cat连接5.接一个fc层6.一个平均池化层7.最后是用cosine余弦...
本文主要聊聊Self-Attention、RNN和CNN编码的不同,从而引出长距离依赖的论述。 不妨设需要编码的信息为X=(x1,x2,…,xL),其中X∈RD×L,xi∈RD Self-Attention Self-Attention的编码如公式(1)所示: (1)attention(X,X,X)=softmax(XXTd)X 由公式(1)得,Self-Attention从X依次取xi和所有的xj做内积,作为每个...