multi-head self-attention 公式multi-head self-attention 公式 多头自注意力(Multi-Head Self-Attention)是自然语言处理领域,特别是在Transformer架构中的一个核心组件。其主要思想是将输入序列映射到多个不同的表示子空间,并在每个子空间中独立地计算自注意力,然后将这些注意力输出拼接起来,进行一次线性变换
下面给出 multi-head self-attention 层梯度 计算的公式。 设输入为\mathbf{X} \in \mathbb{R}^{n \times d}X∈Rn×d,经过 multi-head self-attention 层处理后的输出为\mathbf{Y} \in \mathbb{R}^{n \times d}Y∈Rn×d, 其中 dd 是词向量的维度,nn 是序列长度。 假设经过 multi-head self-...
我们知道Multi-Head-Attention其实就是在单头Self-Attention的基础上,在隐状态维度的方向将其切分成H个头,公式如下所示: \left\{ \begin{array}{**lr**} head_i = Attention(Q_i, K_i, V_i) = softmax(\frac{Q_iK_i^T}{ \sqrt{d_k}}) * V , \ \ i\in[1, H]& \\ MultiHeadAttention...
multi-head self-attention则是将q拆分为q1,q2,q3……;k拆分为k1,k2,k3……;v拆分为v1,v2,v3……,随后所有的计算过程同上 拆分方法就是将q、k、v乘上不同的矩阵,Wq1, Wq2, Wq3……;Wk1, Wk2, Wk3……;Wv1, Wv2, Wv3……,便可得到不同的q、k、v的向量 def scaled_dot_product_attention(...
所以，这里提到的 Multi-Head Attention（MHA）是在只用 Decoder 的 Transformer 架构下的。下面这张图比较了三种用于解码的 Transformer 架构。图（a）展示了在《Attention is All You Need》论文里最初提出的 Encoder-Decoder 架构。后来，[6] 对这个 Decoder 设计进行了简化，变成了图（b）这种只用 Decoder 的 ...
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...
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...
在这篇文章中,我们将深入探讨multi-head self-attention层的梯度公式。 首先,让我们回顾一下什么是self-attention。Self-attention是一种用于计算序列中不同位置间的注意力权重的机制。在一个序列中,每个位置都可以与其它所有位置进行关联。Self-attention通过计算每个位置与其它位置的相关性得到一个注意力矩阵,该矩阵...
Self-Attention 其实是 Attention 的一个具体做法 给定一个 X,通过自注意力模型,得到一个 Z,这个 Z 就是对 X 的新的表征(词向量),Z 这个词向量相比较 X 拥有了句法特征和语义特征 Multi-Head Self-Attention(多头自注意力) Z 相比较 X 有了提升,通过 Multi-Head Self-Attention,得到的$Z'$相比较 Z 又...