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 ...
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...
Self-Attention特指在序列内部进行的注意力计算,即序列中的每一个位置都要和其他所有位置进行注意力权重的计算。 Multi-Head Attention (多头注意力机制):为了让模型能够同时关注来自不同位置的信息,Transformer引入了Multi-Head Attention。它的基本思想是将输入序列的表示拆分成多个子空间(头),然后在每个子空间内独立...
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...
三、Multi-Head Attention的计算流程 3.1、获取Q、K、V，并进行线性变化 3.2、 放缩点积attention（...
Multi-Head Attention的工作流程如下：首先，进行必要的参数初始化，这包括查询、键和值矩阵的权重，以及多头注意力中的头数。这些权重将用于后续的线性变换。接着，对输入的查询、键和值矩阵进行线性变换。这些变换是通过与相应的权重矩阵相乘来完成的。变换后的矩阵将进一步用于多头注意力的计算。然后，将线性变换后的...
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...