1.Multiheads-Self-Attentiona简介 多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention)是一种注意力机制的变体,用于增强模型在处理序列数据时的建模能力。它在自注意力机制的基础上引入了多个头(Attention Head),…
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。
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)sequence_length=10batch_size=2x=torch.rand(sequence_...
attention = F.softmax(energy, dim=-1) x = torch.matmul(attention, V) # Reshape and concatenate the heads x = x.permute(0, 2, 1, 3).contiguous().view(batch_size, seq_len, self.d_model) # Linear layer for output x = self.fc_out(x) return x, attention class MultiHeadAttention...
多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention)是Transformer模型中的核心组件之一。它通过并行地学习输入序列在不同表示子空间中的注意力权重,增强了模型对输入信息的理解和处理能力。简单来说,多头自注意力允许模型同时关注输入序列的不同部分,从而捕获到更加丰富的信息。
defforward(self, x): returntorch.cat([head(x)forheadinself.heads], dim=-1) 使用这个多头注意力包装器: torch.manual_seed(123) d_in, d_out_kq, d_out_v =3,2,1 num_heads =4 mha = MultiHeadAttentionWrapper(d_...
size(2)) attn_output, attn_weights = multihead_attn(query, key, value) attn_output = attn_output.transpose(1, 2) print(f'attn_output: {attn_output.size()}, attn_weights: {attn_weights.size()}') # Self-attention query = torch.rand(128, 32, 1, 256) query = query.transpose(1,...
# class MultiHead_Attention(nn.Module): # def __init__(self, dim, num_heads): # # super(MultiHead_Attention, self).__init__() # self.num_heads = num_heads # 2 # head_dim = dim // num_heads # 2 # self.scale = head_dim ** -0.5 # 1 # self.qkv = nn.Linear(dim, ...
Multi-head attention 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch from self_attention_cvimportMultiHeadSelfAttention model=MultiHeadSelfAttention(dim=64)x=torch.rand(16,10,64)#[batch,tokens,dim]mask=torch.zeros(10,10)# tokensXtokens ...
1)Multi-Head Self-Attention(多头自注意力层) 2)Feed-Forward Neural Network (前向传播层) 在encoder模块中,编码器的自注意力层周围有一个残差连接,然后是Layer Norm层归一化操作,归一化的输出再通过前馈网络FNN中(forward neural network)进行映射以进行进一步处理。前馈网络本质上就是几层神经网络层,中间有 ReL...