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地...
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 self-attention(多头自注意力)是一种在深度学习中广泛应用的自注意力机制,常用于处理序列数据,例如文本、语音和时间序列数据等。 在multi-head self-attention中,输入序列先被转换成查询(query)、键(key)和值(value)三个向量序列。然后,通过计算查询向量与键向量之间的相似度,得到每个查询向量对于所有键...
Self-Attention 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'...
本文简单介绍一下多头自注意力机制(multi-head self-attention,简称MSA)。聊的原因是因为这部分对于没有接触过transformer的人来说,确实是不好理解,尤其是某些论文直接甩公式不讲原理,看了有点头大。 聊MSA之前,先来讲讲transformer里(注意是transformer)的自注意力机制(SA)。这个机制由Query(查询索引)、Key(查询键...
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,进行一次线性变换得到最终的...
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)中信息只能单向或双向流动的限制,允许模型同时考虑整个输入序列的信息。 核心公式:Self-Attention的核心在于计算序列中每个元素与其他元素之间的相似度(或称为注意力分数),...
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,该矩阵用于对序列中不同位置的表示进行加权平均,从而获得一个整体的表示。Self-attention的关键在于计算相关性,这可以通过将...
Multi-Head Self-Attention得到的新的词向量可以比Self-Attention得到的词向量有进一步提升。 什么是多头?(一般是使用8头) 理论做法: 输入X; 对应8个single head,对应8组 、 、 ,再分别进行self-attention,得到 - ; 再把 - 拼接concat起来; 再做一次线性变换(降维)得到 Z ...