3 优化RNN的方法 尽量使用LSTM而不是SimpleRNN 使用双向-RNN 堆叠多层RNN更好 预训练embedding层 4 文本生成 文本生成步骤: 5 Seq2Seq Model 翻译任务: 6 Attention 7 Self-Attention 在Self-attention下,RNN更不容易遗忘。 对于新输入关注于相关的文本。 8 参考内容 github.com/wangshusen/D 发布于 2024-05-...
理论上 Self-Attention (Transformer 50 个左右的单词效果最好)解决了 RNN 模型的长序列依赖问题,但是由于文本长度增加时,训练时间也将会呈指数增长,因此在处理长文本任务时可能不一定比 LSTM(200 个左右的单词效果最好) 等传统的 RNN 模型的效果好。 上述所说的,则是为何 Self Attention 逐渐替代 RNN、LSTM 被...
2 LSTM的时序依赖问题 3 Self-Attention:并行的RNN 3.1 self-attention的单层算法 3.2 self-attention的矩阵化 3.3 self-attention的本质 3.4 self-attention的Q, K, V思想 4 Positional Encoding:位置信息的整合 5 Transformers:打通seq2seq任督二脉 5.1 Cross-Attention:Self-Attention的双塔实践 5.2 Transformer ...
这里仍然以机器翻译中的Self-Attention来说明,如下图是可视化地表示Self-Attention在同一个英语句子内单词间产生的联系。 从上图可以看出,Self Attention可以捕获同一个句子中单词之间的一些句法特征或者语义特征。 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...
Self-Attention是Transformer最核心的思想,最近几日重读论文,有了一些新的感想。由此写下本文与读者共勉。 笔者刚开始接触Self-Attention时,最大的不理解的地方就是QKV三个矩阵以及我们常提起的Query查询向量等等,现在究其原因,应当是被高维繁复的矩阵运算难住了,没有真正理解矩阵运算的核心意义。因此,在本文开始之前,...
与encoder-decoder结构只产生一个中间c,attention机制打破了只能形成单一向量的限制,每个时间输入不同的c。 突破并行计算的限制,去掉了隐层间的时序关联,因为attention本身就已经对这些时序进行了打分。 由此产生了self-attention.。 attention就是权重,权重就是attention。
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...
最后再补充一点,对self-attention来说,它跟每一个input vector都做attention,所以没有考虑到input sequence的顺序。更通俗来讲,大家可以发现我们前文的计算每一个词向量都与其他词向量计算内积,得到的结果丢失了我们原来文本的顺序信息。对比来说,LSTM是对于文本顺序信息...
从上图中可以看到, self-attention可以远距离的捕捉到语义层面的特征(its的指代对象是Law). 应用传统的RNN, LSTM, 在获取长距离语义特征和结构特征的时候, 需要按照序列顺序依次计算, 距离越远的联系信息的损耗越大, 有效提取和捕获的可能性越小. 但是应用self-attention时, 计算过程中会直接将句子中任意两个token...