class Self_Attention(nn.Module): # input : batch_size * seq_len * input_dim # q : batch_size * input_dim * dim_k # k : batch_size * input_dim * dim_k # v : batch_size * input_dim * dim_v def __init__(self,input_dim,dim_k,dim_v): super(Self_Attention,self).__in...
在 Attention 机制中，从广义上来说Q、K、V三者做了一种类似上面所说的搜索运算，从而找出在全部输入...
在attention机制中有三种向量:Value vector(V,值向量),Key vector(K,键值向量),Query vector(Q,问题向量),self-attention中V和Q相同,都是自身,即建立输入的序列中每个元素和其他元素的关系(长度均为1),获得全局信息(Q、K、V来自于同一个目标)。在问答系统中,则Q来自于Question,V表示上下文,上下文的K和Q相乘...
attention表示成k、q、v的方式: 传统的attention(sequence2sequence问题): 上下文context表示成如下的方式(h的加权平均): 那么权重alpha(attention weight)可表示成Q和K的乘积,小h即V(下图中很清楚的看出,Q是大H,K和V是小h): 上述可以做个变种,就是K和V不相等,但需要一一对应,例如: V=h+x_embedding Q ....
矩阵A中的每一个值记录了对应的两个输入向量的Attention的大小α,A'是经过softmax归一化后的矩阵。 Step 3:利用得到的A'和V,计算每个输入向量a对应的self-attention层的输出向量b: 写成矩阵形式: 对self-attention操作过程做个总结,输入是I,输出是O: ...
这上面这个图中,有两个head,代表这个问题有两种不同的相关性。 同样,k和v也需要有多个,两个k、v的计算方式和q相同,都是先算出来ki和vi,然后再乘两个不同的权重矩阵。 对于多个输入向量也一样,每个向量都有多个head: 算出来q、k、v之后怎么做self-attention呢?
self-attention公式自注意力机制(Self-Attention Mechanism)的核心思想是,模型将输入序列映射到中间特征表示,然后使用该特征表示计算注意力分数,以获得输入序列中每个位置的上下文信息。 自注意力机制的计算公式如下: Q = Wq * q K = Wk * k V = Wv * v 其中,Q、K和V分别表示查询(Query)、键(Key)和值(...
一、Self-Attention概念详解 了解了模型大致原理,我们可以详细的看一下究竟Self-Attention结构是怎样的。其基本结构如下 对于self-attention来讲,Q(Query), K(Key), V(Value)三个矩阵均来自同一输入,首先我们要计算Q与K之间的点乘,然后为了防止其结果过大,会除以一个尺度标度 ,其中 为一个query和key向量的维度。
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,在本文之前,我总结了一点非常非常基础的知识,文中会重新提及这些知识蕴含的思想是如何体现在模型中的。大道至简,我会尽可能...