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。
以下是一个使用 PyTorch 创建多头自注意力的示例代码: importtorchimporttorch.nnasnn# 定义输入参数embed_dim=64# 嵌入维度num_heads=8# 注意力头数量# 创建多头注意力实例multihead_attn=nn.MultiheadAttention(embed_dim=embed_dim,num_heads=num_heads)# 构造一个随机输入 (序列长度, batch size, 嵌入维度)...
self.proj_kr = nn.Linear(d_model, rope_head_dim*1) #初始化解耦的q,k对应的rope类,因为头的数量不同,初始化2个实例 self.rope_q = RotaryEmbedding(rope_head_dim * num_heads, num_heads) self.rope_k = RotaryEmbedding(rope_head_dim, 1) # Dropout and final linear layer self.dropout = ...
(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.attention_heads = nn.ModuleList([SelfAttention(d_model, num_heads) for _ in range(num_heads)]) self.fc_out = nn.Linear(d_model, d_model) def forward(self, query, key, ...
# PYthon/PYtorch/你看的这个模型的理论classMultiHeadAttention(nn.Module):def__init__(self):super(MultiHeadAttention, self).__init__()defforward(self, head, d_model, query, key, value, dropout=0.1,mask=None):""":param head: 头数,默认 8:param d_model: 输入的维度 512:param query: Q...
13 Transformer的多头注意力,Multi-Head Self-Attention(从空间角度解释为什么做多头) 水论文的程序猿 5.6万 468 07:14 07 Transformer 中的掩码多头注意力机制(Masked Multi-head Attention)的实现 水论文的程序猿 9026 96 16:13 04 Transformer 中的位置编码的 Pytorch 实现(徒手造 Positional Encoding) ...
通过代码简介什么是attention, self-attention, multi-head attention以及transformer, 视频播放量 18466、弹幕量 2、点赞数 658、投硬币枚数 463、收藏人数 1861、转发人数 115, 视频作者 disanda, 作者简介 迪三AI 代码:github.com/disanda/d_code,相关视频:吴恩达同
以下是一个使用PyTorch实现Multi-Head Attention的简单示例: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.num_heads = num_heads ...
下面是 PyTorch 中的实现。输入是[128, 32, 1, 256],其中128对应batch,32对应序列长度,1对应head的数量(对于多个attention head我们会增加),256是特征的数量 . 代码语言:javascript 复制 class ScaledDotProductAttention(nn.Module): ''' Scaled Dot-Product Attention ''' def __init__(self, temperature, ...
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 ...