所以Self-attention 输入是 I,输出是 O,那你会发现说虽然是叫 attention,但是其实 Self-attention layer 裡面,唯一需要学的参数,就只有跟 而已,只有跟是未知的,是需要透过我们的训练资料把它找出来的 但是其他的操作都没有未知的参数,都是我们人為设定好的,都不需要透过 training data 找出来,那这整个就是 Self...
attention机制的可解释性来自给定聚合结构下,对注意力权重矩阵 \boldsymbol{a} 的解读。 p(V_{i'}^{(L+1)})= p\left( \begin{matrix} V_{i=1}^{(L)}\\V_{i=2}^{(L)}\\...\\V_{i=n_{agg}^{(L)}}^{(L)}\end{matrix} \Bigg| \boldsymbol{a}^{(L)}\right) = p\left( \...
Self-attention 公式包括三个主要步骤:计算查询、键和值的表示。输入层首先将输入序列通过线性变换,得到查询 (query),键 (key) 和值 (value) 的表示。然后,通过计算查询与键的相似度得到注意力权重。最后,根据注意力权重和值的表示计算加权和。 首先,假设我们有一个输入序列X,其中X={x_1,x_2,...,x_n},...
4. Self-attention的优化策略 除了改变self-attention的计算方法,研究者们还提出了一些优化策略来降低其计算复杂度。基于注意力分布的剪枝方法可以减少不重要的注意力计算,减少计算量。一些基于硬件加速的方法也可以加速self-attention的计算过程。 self-attention的计算复杂度是影响Transformer模型性能和可扩展性的重要因素。
第0步. 什么是self-attention? 原文链接: Transformer 一篇就够了(一): Self-attenstion 接下来,我们将要解释和实现self-attention的全过程。 准备输入 初始化参数 获取key,query和value 给input1计算attention score 计算softmax 给value乘上score 给value加权求和获取output1 重复步骤4-7,获取output2,output3 Copy...
同样，计算Self-Attention需要三个参数Q，K，V去计算注意力机制矩阵，这里重新定义了计算方式，如下 self-attention得到的注意力矩阵同上 masked self-attention得到的注意力矩阵与上面有点不同，这里的masked就是要在做翻译的时候，不给模型看到未来的信息。Multi-Head Attention就是把Scaled Dot-Product ...
多头注意力（Multi-head Attention）是另一重要组成部分，它允许模型从多个维度和表示子空间中学习相关信息。首先，对query、key和value进行线性变换，然后输入到缩放点积注意力机制中，重复h次计算，每次使用不同的线性变换参数W。最终，将所有头的结果进行拼接和线性变换，得到最终的多头注意力结果。对比传统...
torch.no_grad() 是关闭 PyTorch 张量的自动求导机制,以减少存储使用和加速计算,得到的结果无法进行 loss.backward()。 model.zero_grad()会把整个模型的参数的梯度都归零, 而optimizer.zero_grad()只会把传入其中的参数的梯度归零. torch.nn.CrossEntropyLoss 的输入不需要经过 Softmax。torch.nn.CrossEntropy...
基于这一点,Swin Transformer通过限制局部窗口内的自注意操作,将局部偏置注入回网络中。这种设置还控制了计算的复杂度,并允许使用金字塔结构和多阶段处理。Swin Transformer的优越性能表明了局部偏置和多阶段处理的有效性。 另一方面,研究人员也挑战了Self-Attention的必要性。MLP-Mixer也建模了全局依赖关系,但它采用了一...