if self.name.lower() == other.name.lower() and self.age == other.age: return True else: return False # 因为 比较函数返回的是 bool 值,所以可以直接用下面的代码替代上面的 if 语句。 # return self.name.lower() == other.name.lower() and self.age == other.age def __lt__(self, ot...
3.6代码实现 importtorchfromtorchimportnnasnn#dim_in:输入中每个token的维度,也就是输入x的最后一个维度#d_model:single-head-attention情况下q、k、v总的向量长度#num_heads:head个数classMultiHead_SelfAttention(nn.Module):def__init__(self,input_dim,num_heads):super().__init__()self.num_heads=n...
self-attention得到的新的词向量具有语法特征(如making -> more/difficult)和语义特征(如its -> law/application),对词向量的表征更完善。 缺点:计算量变大了。位置编码问题。 三、多头注意力机制:Multi-Head Self-Attention 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。
multihead_attention在attention的基础上增加了映射Q,K,V以及多头(multihead)的部分,其余部分计算流程与上述attention相同,而multihead self-attention无非是queries与keys相同,代码如下: defmultihead_attention(queries,queries_length,keys,keys_length,num_units=32,num_output_units=32,activation_fn=None,num_heads=...
self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)self.attn =None# if mask is not None:# # 多头注意力机制的线性变换层是4维,是把query[batch, frame_num, d_model]变成[batch, -1, head, d_k]# # 再1,2维交换变成[batch, head, -1, d_k], 所以mask要在第一维添加一维,与后面的self attention计算...
这一步已经在forward函数中实现,即将所有头的输出通过out = out.transpose(1, 2).contiguous().view(B, N, C)重新组合,并通过最后的线性变换self.out_proj(out)得到最终的输出结果。 编写测试代码,验证multi-head attention机制的正确性: python if __name__ == "__main__": # Example usage batch_si...
实现多头注意力机制可以参考以下代码: ```python import torch.nn as nn import torch class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, embed_dim, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.embed_dim = embed_dim self.num_heads = num_heads self.head_dim = embed_...
论文代码:https://github.com/epfml/attention-cnn Introduction transformer的提出对NLP领域的研究有很大的促进作用,得益于attention机制,特别是self-attention,会考虑词间的相似性,对当前词进行加权输出。受到词间关系学习的启发,self-attention也开始用于视觉任务中,但大都是attention和convonlution的结合。Ramachandr...
三. 多头自注意力(Multi-Head Self-Attention) 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 ...
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...