Self-Attention(自注意力)机制是深度学习领域的一种重要技术,尤其在自然语言处理(NLP)任务中得到广泛应用。它是 Transformer 架构的核心组成部分之一,由 Vaswani 等人在 2017 年提出的论文《Attention is All You Need》中首次介绍。Self-Attention 机制使模型能够在处理序列数据时关注到输入序列的不同部分,从而更好地...
不同的是Attention是source对target,输入的source和输出的target内容不同。例如英译中,输入英文,输出中文。而Self-Attention是source对source,是source内部元素之间或者target内部元素之间发生的Attention机制,也可以理解为Target=Source这种特殊情况下的注意力机制。 下面我们通过一个简单的例子,来了解Self-Attention的计算步骤...
1 注意力概述 Attention,关注的最主要的东西,而刻意忽视那些次要的东西。Self-Attention,也是一种注意力机制,区别在于Attention输入的source和输出的target内容不同。例如英译中,输入英文,输出中文;而Self-…
可以理解为同一句话中的词元或者同一张图像中不同的patch,这都是一组元素内部相互做注意力机制,因此,自注意力机制(self-attention)也被称为内部注意力机制(intra-attention)。 优点:可以建立全局的依赖关系,扩大图像的感受野。相比于CNN,其感受野更大,可以获取更多上下文信息。 缺点:自注意力机制是通过筛选重要信息,...
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...
(x_test) sf_attebtiob_function = attention_pool(query_x, x_train, y_train) l4, = plt.plot(x_train, sf_attebtiob_function, color="black") plt.legend(handles=[l1, l2, l3, l4], labels=["train_data", "sin_function", "average_function", "sf_attention_function"], loc="best")...
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...
Self-Attention:指的是source对source的attention,即序列内部不同位置之间的注意力。它允许模型在处理输入序列时,能够同时考虑整个序列的信息,并计算序列中每个元素与其他元素之间的相似度(或称为注意力分数)。这种机制打破了传统序列模型(如RNN、LSTM)中信息只能单向或双向流动的限制。