普通Attention: softmax(QKT+M)V=[n_atten(a,a)a1V+n_atten(a,b)b1V+n_atten(a,c)c1V+0D1Vn_atten(a,a)a2V+n_atten(a,b)b2V+n_atten(a,c)c2V+0D2Vn_atten(b,a)a1V+n_atten(b,b)b1V+n_atten(b,c)c1V+0D1Vn_atten(b,a)a2V+n_atten(b,b)b2V+n_atten(b,c)c2V+0D2V...
为了运算方便,可以将Attention操作计算为:h=Attention(q、K、 V)。q也可以是一个向量序列Q(对应机器翻译中输入多个单词),此时输出也是一个向量序列H。Attention通用标准公式为:$$H=Attention(Q,K,V)=\begin{bmatrix} Attention(q_{1},K,V)\ ...\ Attention(q_{m},K,V)\end{bmatrix}$$ 这里,Q、K...
在Attention 中 MASK 的机制和最大池化是差不多的,在经过q,k 计算相似度得到相似度矩阵后,通过将矩阵中的padding部分减去一个无穷大,变成无穷小,从而在 softmax 计算时,padding部分的权重就被置为0了,它的计算公式如下: softmax(score) = softmax(score ...
scaled_attention_logits += (mask * -1e9) # softmax 在最后一个轴(seq_len_k)上归一化,因此分数 # 相加等于1。 attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1) # (..., seq_len_q, seq_len_k) output = tf.matmul(attention_weights, v) # (..., seq_len_q, de...
对于Backbone输出的最浅层特征,与经过上采样的Pixel Decoder输出的次浅层特征做加法,再经过全连接后得到mask特征,将mask特征,初始化的query特征,Pixel Decoder的输出特征作为Transformer Decoder的部分输入,先执行masked attention,也就是带有mask的交叉注意力机制,再执行自注意力机制等常规操作,源码中该模块循环了九组。
论文对于这个问题,提出了一种新的位置编码的方式,即会根据词之间的相对距离而非像Transformer中的绝对位置进行编码。从另一个角度来解读公式的话,可以将attention的计算分为如下四个部分: 基于内容的“寻址”,即没有添加原始位置编码的原始分数。 基于内容的位置偏置,即相对于当前内容的位置偏差。
def attention(query, key, value, mask=None, dropout=None):"Compute 'Scaled Dot Product Attention'"d_k = query.size(-1)scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(d_k)# 这⾥是对应公式的 Q* K的转秩矩阵 """Queries张量，形状为[B, H, L_q, D_q]Keys...
上图是self-attention的整个流程,也主要包含了三个部分: 创建多头,关联度计算 softmax 加权平均 为什么要加softmax(),因为权重必须为概率分布即和为1。softmax()里面2部分算的就是注意力的原始分数,通过计算Q(query)与K(key)的点积得到相似度分数,其中 [公式] 起到一个调节作用,不至于过大或过小,导致softmax...
文章假设局部特征已经可以很好的去更新query feature了,而全局特征可以通过self-attention结构来学习。基于这假设,文章提出了masked attetion结构。 标准的cross-attetion结构用公式表示如下所示: 其中,l表示当前层的索引, 表示l层的N个C维的query features,而 ...
公式如下: 2.5多分段 XLNet 同BERT,下游的模型支持多输入分段,例如一个问题和一个上下文段落。 BERT采用的绝对...。 2.不依靠数据损坏(AE使用的)。去除了BERT中的独立性假设。+ XLNet特点: 1.XLNet结合了AR和AE的优点,是一个一般化的AR 预训练方法。 2.XLNet因为采用 什么是XLNet,为什么它会比BERT更加出色...