同时,引入Self Attention后会更容易捕获句子中长距离的相互依赖的特征,因为如果是RNN或者LSTM,需要依次序序列计算,对于远距离的相互依赖的特征,要经过若干时间步步骤的信息累积才能将两者联系起来,而距离越远,有效捕获的可能性越小。 但是Self Attention在计算过程中会直接将句子中任意两个单词的联系通过一个计算步骤直接联系起来
全文基调:提起self-attention,Q K V 是绕不开的问题,之前一直在思考,Q K V 应该怎么理解,很多参考文献都会举例Q是query向量,但是这样其实并没有解释矩阵运算的核心意义。只有明白了矩阵运算的核心意义,Q K V 才有具体含义,才有意义。 1、Attention机制的公式 上面的公式就是注意力机制的核心公式,我们首先要明白...
核心差异:Self-Attention关注序列内每个位置对其他所有位置的重要性,而Multi-Head Attention则通过在多个子空间中并行计算注意力,使模型能够同时捕获和整合不同方面的上下文信息,从而增强了对复杂数据内在结构的建模能力。 Self-Attention(自注意力机制):自注意力机制的核心是为输入序列中的每一个位置学习一个权重分布,这...
(注意:在实际应用中,Q、K和V通常具有不同的维度,但在这里为了简化,我们假设它们与嵌入向量的维度相同。) 4. 计算注意力分数(Attention Scores) 对于每个位置 (i),计算其查询向量 (Q_i) 与所有位置 (j) 的键向量 (K_j) 的点积(dot product),并除以一个缩放因子 (\sqrt{d_k})((d_k) 是键向量的维...
2.2.1 Self-attention (1)计算框架 Self-attention的意思是,我们给Attention的输入都来自同一个序列,其计算方式如下: 图3: self-attention计算框架 (图片来自李宏毅老师PPT) 这张图所表示的大致运算过程是: 对于每个token,先产生三个向量query,key,value: ...
在2021 年课程的 transformer 视频中,李老师详细介绍了部分 self-attention 内容,但是 self-attention 其实还有各种各样的变化形式: 先简单复习下之前的 self-attention。假设输入序列(query)长度是 N,为了捕捉每个 value 或者 token 之间的关系,需要对应产生 N 个 key 与之对应,并将 query 与 key 之间做 dot-pr...
Self-Attention: 不是输入语句和输出语句之间的Attention机制,而是输入语句内部元素之间或者输出语句内部元素之间发生的Attention机制。 例如在Transformer中在计算权重参数时,将文字向量转成对应的KQV,只需要在Source处进行对应的矩阵操作,用不到Target中的信息。
首先,self-attention会计算出三个新的向量,在论文中,向量的维度是512维,我们把这三个向量分别称为Query、Key、Value,这三个向量是用embedding向量与一个矩阵相乘得到的结果,这个矩阵是随机初始化的,维度为(64,512)注意第二个维度需要和embedding的维度一样,其值在BP(反向传播)的过程中会一直进行更新,得到的这三...
Self-attention是Transformer最核心的思想,这两天重新阅读了论文,有了一些新的感想,便急忙将其记下,与朋友们共勉。 博主刚开始接触self-attention时,最不理解的地方就是Q K V这三个矩阵以及我们常提起的query查询向量,现在想来,应该是被纷繁复杂的高维矩阵运算难住了,没有真正理解矩阵运算的核心意义。因此,在本文之...
自注意力机制(self-attention) B站视频-李宏毅机器学习2021-自注意力机制 1.要解决的问题 当把输入看成一个向量,输出是数值或者类别。但是如果遇到更复杂的问题呢? 假设输入是多个向量,而且数目不固定,要怎么处理呢? 总结-自注意力机制要解决的问题是:当神经网络的输入是多个大小不一样的向量,并且可能因为不同...