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,输入序列首先通过三个不同的线性变换层分别得到Query、Key和Value。
经过上边的计算(Embedding与Query,Key和Value的计算),线性层输出的Q、K 和 V 矩阵需要被变形,以包含一个显式的Attention Head维度。变形后,每个“切片”对应一个Attention Head。 然后,该矩阵会通过调换Head和Seq维度被再次变形。尽管Batch维度没有被绘制出来,但 Q 的维度现在是(Batch, Head, Sequence, Query siz...
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”都独立地学习不同的注意力权重。 这些“头”的输出随后被合并(通常是拼接后再通过一个线性...
Transformer 的核心是 Self-Attention,而 Self-Attention 的核心是 Multi-Head Attention,而要深入理解 Multi-Head Attention,就需要从 Q、K、V 开始理解 WQ,WK,WV,WO 这四个线性权重矩阵以及Word Embedding 语义逻辑空间。 让我们由浅入深,先从 Q、K、V 开始。。。 1. Q、K、V 三者之间的运算关系 先举...
人工智能大模型中的多头注意力(multi-head attention)是如何工作的, 视频播放量 210、弹幕量 0、点赞数 5、投硬币枚数 0、收藏人数 5、转发人数 0, 视频作者 staylightblow, 作者简介 apfree-wifidog开源项目作者,提供完整的认证服务器及portal路由器方案,相关视频:为
Multi-Head Attention(多头注意力机制)是Self-Attention的一种扩展,它通过并行地执行多个Self-Attention操作来捕捉输入序列中不同子空间的信息。每个“头”都独立地进行Self-Attention计算,然后将结果拼接起来,并通过线性变换得到最终输出。 核心步骤: 线性变换:对输入进行线性变换,生成多个查询(Query)、键(Key)和值(...
multi-head attention的计算复杂度公式 Multi-head attention是一种用于序列建模的注意力机制,在Transformer模型中被广泛使用。它通过将输入序列映射到不同的子空间来捕捉不同的语义信息。 计算复杂度公式可以通过以下步骤来推导: 1. 假设输入序列的长度为N,注意力头的数量为H,每个注意力头的维度为d。 2. 首先,...
Multi-Head Attention 多头注意力与单头其实很相似,假设head为2,结构如下图: 假设q1 为(1,1,0,1),那么把均分为head个,把它们分配给每个head, (实际是不同的head的所对应的q权重矩阵不同 ) 得到q11,q 12,其中第一个下标代表序列元素的索引,第二个下标代表head。 k v重复刚才的操作, ...
您可以将这些head中的每一个视为不同的特征。 当你将这些特征传递给一个新的网络时,你可以计算出非常丰富的句子表示。 计算三个head或八个head或任何数字的这些计算,这三个值或 A 值的串联用于计算多头注意力的输出。 所以最终值是所有这些 h 头的串联。
这三个 attention block 都是 multi-head attention 的形式,输入都是 query Q 、key K 、value V 三个元素,只是 Q 、 K 、 V 的取值不同罢了。接下来重点讨论最核心的模块 multi-head attention(多头注意力)。 multi-head attention 由多个 scaled dot-product attention 这样的基础单元经过 stack 而成。