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...
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-...
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(...
headi=Attention(QWiQ,KWiK,VWiV) 特点: 通过多个头,可以捕捉输入中不同的特征和关系。 有助于提高模型的表现和稳定性,能够更细粒度地处理信息。 总结 Self-Attention 聚焦于单头,通过捕捉全局依赖进行信息整合。 Multi-Head Attention 则通过多个并行头实现,能够在不同子空间中处理信息,捕获多样的特征和关系,更...
【NLP】多头注意力(Multi-Head Attention)的概念解析 向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程 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...
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...
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是当前输入句子的每一个词,与当前输入句子(Self)的每一个词计算Similarity Multi-Head Attention: Multi-Head Attention 原理是: 使用H 组不同的 Attention Parameter注意力参数(Wq, Wk, Wv), 配置H 组相同的 Attention Operator注意力算子结构f(Q, (K, V)), ...
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...
多头自注意力(Multi-Head Self-Attention)是多头注意力的一种,都属于注意力机制在深度学习中的应用,尤其是自然语言处理(NLP)领域的Transformer模型中。 3.1 自注意力就是Q=K=V? 3.2 多头自注意力与多头注意力的区别 1、应用场景: 多头注意力不仅限于自注意力场景,它可以应用于任何形式的注意力机制,包括但不限...