需要，完全去掉不可行，至少要pooling(类似word2vec)。对于语言模型来说，在预训练阶段去掉attention，toke...
Transformer中的query是当前要解码的词，解码的过程是顺序的，也就是说query按照句子中单词的顺序一个一...
使用多种注意力机制可以显著提高性能,比如Co-Attention 和 Intra-Attention(Self-Attention)中,每种Attention都为query-document对提供了不同的视图,可以学习用于预测的高质量表示。例如,在Co-Attention机制中,利用max-pooling基于单词对另一文本序列的最大贡献来提取特征,利用mean-pooling计算其对整个句子的贡献,利用align...
Stride: 卷积神经网络的步长可以认为是在卷积后面加入一个pooling操作,而Theorem 1默认步长为1,但可以在后面接个pooling达到相同的结果 Dilation: 因为multi-head self-attention可以设置任意的偏移值,因此也可以代表空洞卷积 Experiments 实验的主要目的在于验证self-attention进行类似卷积的操作,以及self-attention在实...
transformer encoder 含有 L 个连续编码层,每一层都含有一个 Multi-Head Attention(MHA) 模块,一个MLP,以及两个在MHA和MLP之前的 LayerNorm 层 Class-specific multi-class token attention. 这里作者使用标准的 self-attention layer 来捕捉 token 之间的 long-range dependencies。更具体的来说,首先将 input ...
DML_MULTIHEAD_ATTENTION_MASK_TYPE_KEY_QUERY_SEQUENCE_LENGTH_START_END。 形状为 [batchSize * 3 + 2] 的掩码具有以下值之一:[keyLength[0], ..., keyLength[batchSize - 1], queryStart[0], ..., queryStart[batchSize - 1], queryEnd[batchSize - 1], keyStart[0], ..., keyStart[bat...
Stride: 卷积神经网络的步长可以认为是在卷积后面加入一个pooling操作,而Theorem 1默认步长为1,但可以在后面接个pooling达到相同的结果 Dilation: 因为multi-head self-attention可以设置任意的偏移值,因此也可以代表空洞卷积 Experiments 实验的主要目的在于验证self-attention进行类似卷积的操作,以及self-attention在实...
Stride: 卷积神经网络的步长可以认为是在卷积后面加入一个pooling操作,而Theorem 1默认步长为1,但可以在后面接个pooling达到相同的结果 Dilation: 因为multi-head self-attention可以设置任意的偏移值,因此也可以代表空洞卷积 Experiments 实验的主要目的在于验证self-attention进行类似卷积的操作,以及self-attention在实...
3.3.3 attention输出处理 由于self attention计算时，会对hist中每个元素作为query进行一次attention，因此...
介绍为什么要进行Multi-Head Attention以及如何更高效地执行Multi-Head Attention。相关工作发表于IEEE TPAMI...