一. 多头注意力 多头注意力(Multi-Head Attention)是一种在Transformer模型中被广泛采用的注意力机制扩展形式,它通过并行地运行多个独立的注意力机制来获取输入序列的不同子空间的注意力分布,从而更全面地捕获序列中潜在的多种语义关联。 在多头注意力中...
一. 多头注意力 多头注意力(Multi-Head Attention)是一种在Transformer模型中被广泛采用的注意力机制扩展形式,它通过并行地运行多个独立的注意力机制来获取输入序列的不同子空间的注意力分布,从而更全面地捕获序列中潜在的多种语义关联。 在多头注意力中,输入序列首先通过三个不同的线性变换层分别得到Query、Key和Value。
Multi-Head Attention是在Tansformer 中提出的，多头 Attention，简单来说就是多个 Self-Attention 的组合...
Query、Key和Value并没有在物理上分割成每个Attention head一个独立的矩阵。实际上,对于Query、Key和Value,仍然是一个单一的大矩阵(把Q,K,V拼在了一起),这里只是逻辑上将矩阵的不同部分分配给每个Attention Head。同理,并没有针对每个Attention Head的独立线性层。所有Attention Head共享相同的线性层。 线性层的权重...
Self-Attention不依赖于外部信息或先前的隐藏状态,完全基于输入序列本身。 Self-Attention Multi-Head Attention(多头注意力机制):通过并行运行多个Self-Attention层并综合其结果,能够同时捕捉输入序列在不同子空间中的信息,从而增强模型的表达能力。 Multi-Head Attention实际上是多个并行的Self-Attention层,每个“头”都独...
Self-Attention不依赖于外部信息或先前的隐藏状态,完全基于输入序列本身。 Self-Attention Multi-Head Attention(多头注意力机制):通过并行运行多个Self-Attention层并综合其结果,能够同时捕捉输入序列在不同子空间中的信息,从而增强模型的表达能力。 Multi-Head Attention实际上是多个并行的Self-Attention层,每个“头”都独...
本文将深入解析Self-Attention、Multi-Head Attention和Cross-Attention这三种重要的注意力机制,帮助读者理解其原理、优势及实际应用。 一、Self-Attention机制 原理概述:Self-Attention,即自注意力机制,是一种让模型在处理输入序列时能够关注到序列内部不同位置之间相关性的技术。它打破了传统序列模型(如RNN、LSTM)中信息...
Self-Attention不依赖于外部信息或先前的隐藏状态,完全基于输入序列本身。 Self-Attention Multi-Head Attention(多头注意力机制):通过并行运行多个Self-Attention层并综合其结果,能够同时捕捉输入序列在不同子空间中的信息,从而增强模型的表达能力。 Multi-Head Attention实际上是多个并行的Self-Attention层,每个“头”都独...
Self-Attention自注意力机制 Cross-Attention交叉注意力机制 Multi-head Attention多头注意力机制 参考 其他...
多头注意力(Multi-Head Attention)是一种在Transformer模型中被广泛采用的注意力机制扩展形式,它通过并行地运行多个独立的注意力机制来获取输入序列的不同子空间的注意力分布,从而更全面地捕获序列中潜在的多种语义关联。 在多头注意力中,输入序列首先通过三个不同的线性变换层分别得到Query、Key和Value。然后,这些变换...