Multi Query Attention(MQA)和Multi Head Attention(MHA)只差了一个单词,就是从「Head」变成了「Query」。 MQA 让所有的头之间共享同一份 Key 和 Value 矩阵,每个头只单独保留了一份 Query 参数,从而大大减少 Key 和 Value 矩阵的参数量。 代码: classMultiheadAttention(nn.Module):def__init__(self,d_mod...
2019年11月论文“Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All You Need“,谷歌工作。 Transformer神经序列模型中使用的多头注意层,是RNN的替代。虽然整个序列的并行性让这些层的训练通常快速而简单,但由…
classMultiHeadAttention(nn.Module):def__init__(self,key_size,query_size,value_size,num_hiddens,num_heads,dropout,bias=False,**kwargs):super(MultiHeadAttention,self).__init__(**kwargs)self.num_heads=num_heads self.attention=DotProductAttention(dropout)self.W_q=nn.Linear(query_size,num_hid...
query, key, value = \ [l(x).view(nbatches, -1, self.h, self.d_k).transpose(1, 2) for l, x in zip(self.linears, (query, key, value))]#剖析点3 #进入到attention之后纬度不变,shape:[batch_size,8,max_length,64] x, self.attn = attention(query, key, value, mask=mask, drop...
Related task:常规思路(自动驾驶+路标识别;query classification+web search;坐标预测+物体识别;duration+frequency) Adversarial:在domain adaption,相关的任务可能无法获取,可以使用对抗任务作为negative task(最大化training error),比如辅助任务为预测输入的domain,则导致主任务模型学习的表征不能区分不同的domain。
To address this issue, this paper proposes a density logging curve reconstruction model that integrates the multi-head self-attention mechanism (MSA) with temporal convolutional networks (TCN) and bidirectional gated recurrent units (BiGRU). This model uses the distance correlation coefficient to ...
链接:https://www.zhihu.com/question/341222779/answer/3054459222 在此,笔者可以得到一些对multi-head-attention的结论: • 对于大部分query,每个头都学习了某种固定的pattern模式,而且12个头中大部分pattern是差不多的,但是总有少数的pattern才能捕捉到语法/句法/词法信息。
首先定义一个通用的Attention函数:def attention(query, key, value): """ 计算Attention的结果。 这里其实传入的是Q,K,V,而Q,K,V的计算是放在模型中的,请参考后续的MultiHeadedAttention类。 这里的Q,K,V有两种Shape,如果是Self-Attention,Shape为(batch, 词数, d_model), 例如(1, 7, 128),即batch_...
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首先看上面一行,输入的就是所谓的“文本描述”,也是作为Query存在的,对它过了一层Word Embedding,本文使用的是Bert,随后过了一层Transformer,并用来做cross-Attention,因为这里提取到的特征本质上已经是语言的特征了,可以直接和物体做跨注意力了。 除此之外,作者还在后面用了一个Text Classfier,本质上其实就是两个FC...