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...
multi-head attention模型的核心思想是将输入序列拆分成多个头部,并使用不同的线性变换对每个头部进行处理。通过这个过程,我们可以在保留每个输入元素的信息的增强模型对关键特征的识别能力,提高模型的精度和效率。在机器翻译和NLP领域的任务中,multi-head attention模型得到广泛应用。transformer是一个非常典型的multi-head ...
Multi-Head Latent Attention (MLA) 通过低秩联合压缩技术,显著减少了推理时的键值缓存和训练时的激活内存,同时保持了与标准多头注意力机制相当的性能。MLA 的核心在于对键、值和查询矩阵进行低秩压缩,并通过旋转位置编码引入位置信息,从而在高效推理的同时捕捉输入序列中的复杂特征。 低维的潜在向量的维度应该如何取值,...
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。 线性层的权重在逻辑上被按Attention Head分割 这种逻辑分割是通过在注Attention Head之间...
Multi-Head Attention是一种在自然语言处理(NLP)任务中广泛使用的机制,尤其是在Transformer模型中。它是由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出的。以下是Multi-Head Attention的基本概念和工作原理: 基本概念 多头:将输入序列分割成多个“头”进行并行处理。每个“头”都有自己的参数集,可以...
Multi-Head Attention(多头注意力机制):通过将输入的查询、键和值矩阵分割成多个头,并在每个头中独立计算注意力,再将这些头的输出拼接线性变换,从而实现在不同表示子空间中同时捕获和整合多种交互信息,提升模型的表达能力。 Multi-Head Attention 工作流程
原理概述:Multi-Head Attention(多头注意力机制)是Self-Attention的一种扩展,它通过并行地执行多个Self-Attention操作来捕捉输入序列中不同子空间的信息。每个“头”都独立地进行Self-Attention计算,然后将结果拼接起来,并通过线性变换得到最终输出。 核心步骤: 线性变换:对输入进行线性变换,生成多个查询(Query)、键(Key...
一、注意力机制:Attention 二、自注意力机制:Self-Attention 三、多头注意力机制:Multi-Head Self-Attention 四、位置编码:Positional Encoding Reference 前言 最近在学DETR,看源码的时候,发现自己对位置编码的理解很肤浅,只知道公式是这样的,但是深入的一些原理完全不懂。