self-attention为什么要除以根号d_k 参考文章: https://blog.csdn.net/tailonh/article/details/120544719 正如上文所说,原因之一在于: 1、首先要除以一个数,防止输入softmax的值过大,导致偏导数趋近于0; 2、选择根号d_k是因为可以使得q*k的结果满足期望为0,方差为1的分布,类似于归一化。 首先我们来看看soft...
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的过程中会一直进行更新,得到的这三个向量的维度...
transformer模型的attention机制并没有包含位置信息,即一句话中词语在不同的位置时在transformer中是没有区别的,这当然是不符合实际的。 因此,在transformer中引入位置信息,相比CNN, RNN等模型,有更加重要的作用。论文中,作者添加位置编码的方法是: * 构造一个跟输入embedding维度一样的矩阵 * 然后跟输入embedding相加得...
To solve this problem, we use mutual information to maximize the similarity between the data feature generated by the encoder and the shallow feature, and use self-attention to weight the features of different dimensions to increase the correlation of similar features. Our experiments show that our...
4.为了梯度的稳定,Transformer使用了score归一化,即除以\sqrt{dk}; 5.对score施以softmax激活函数; 6.softmax点乘Value值v,得到加权的每个输入向量的评分v; 7.相加之后得到最终的输出结果z :z=\sum_{}^{}{}v。 接下来我们详细看一下self-attention,其思想和attention类似,但是self-attention是Transformer用来将...