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://...
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...
CNN 可以看成简化版的 self-attention,CNN 就是只计算感受域中的相关性的self-attention。CNN 是人为决定感受域的形状大小,self-attention 的感受域是机器自己学出来的,可以是奇奇怪怪形状的。 下图横轴是训练资料多少,纵轴是准确率。可以看出在资料量少时,CNN的表现比 self-attention好;而在资料量多时,效果则相反。
首次提出并使用了 Self-Attention 机制,也就是 Multi Head Attention,是标准的多头注意力机制,有H个Q...
再然后,将Self-Attention模块中的query、key和value的投影解释为多个1×1卷积,然后计算注意力权重和value的聚合。 因此,两个模块的第一阶段都包含了类似的操作。更重要的是,与第二阶段相比,第一阶段的计算复杂度(通道的平方)占主导地位。这个观察结果自然地导致了这两个看似不同的范式的优雅集成,即,一个混合模型...
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。
CNN和self-attention是两种不同的神经网络结构,虽然它们都可以用于处理自然语言处理、计算机视觉等领域的...
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...
CNN可以认为是在每个位置与固定的静态的模板做内积,是局部的投影,而attention是在不同位置之间计算内积,某种意义上可以看作一个distance metric,其中的加权矩阵其实是定义了一种distance metric。从更普遍一点的意义上,CNN是更加local的,self-attention更多强调relation. 说CNN是一种特殊的退化的attention也许更合适一点。
·再然后,将Self-Attention模块中的query、key和value的投影解释为多个 卷积,然后计算注意力权重和value的聚合。 因此,两个模块的第一阶段都包含了类似的操作。更重要的是,与第二阶段相比,第一阶段的计算复杂度(通道的平方)占主导地位。 这个观察结果自然地导致了这两个看似不同的范式的优雅集成,即,一个混合模型...