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...
我们知道了CNN就是Self-Attention的特例，或者说Self-Attention就是CNN的泛化，非常的flexible的CNN，对Sel...
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://...
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...
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。
总结区别：1. Self-attention 关键点在于，规定K-Q-V三者都来源于 X。通过 X 找到 X 中的关键点。
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...
Attention 的计算可以分成如下三个阶段: 三阶段计算 Attention 过程 注意:上述Q、K、V是参数矩阵,需要通过学习得到的。 注意力打分机制 归一化的注意力概率分配 上述公式中的Lx表示输入语句的长度。上一节的例子中,Key 是等于 Value 的。 5 Self Attention 模型 ...
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...