一、self-attention 1、当样本量太少(一些小的业务、或者有些需要人来打标的业务),或者序列维度太大(比如电商行业几十亿的商品维度),一般要把self-attention加上,可以更好的帮助模型消化“序列特征” self-…
attention包括self attention和target attention两种形式,这两种的计算步骤相同。在NLP领域,attention一般应用于encoder-decoder模型中,输入source和target的内容不同,比如文本翻译,输入source为中文,输出target为英文,当应用attention时,Q来自target,K和V来自source,则此时为target attention,当Q、K、V均来自target或source时,...
简单讲就是说Attention机制中的权重的计算需要Target来参与。即在Encoder-Decoder 模型中,Attention权值的计算不仅需要Encoder中的隐状态而且还需要Decoder中的隐状态。 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...
在深度学习领域,特别是在自然语言处理和计算机视觉等任务中,扮演着重要角色。以下是两者的主要区别: 一、计算对象不同 Attention:通常指的是source对target的attention,即源序列对目标序列的注意力。在传统的encoder-decoder模型中,attention机制用于提升模型对输入序列(source)和输出序列(target)之间关系的理解能力。它帮助...
用组件化的方式可以配出来，不过这种复杂度比较高，跑起来可能比较忙，不是很建议，比较慢 ，此回答整理...
2.1 Attention 和 Self - Attention的区别 1. Attention：传统的Attention机制发生在 Target的元素和 So...
而Self Attention顾名思义，指的不是Target和Source之间的Attention机制，而是Source内部元素之间或者Target...
Self Attention与传统的Attention机制非常的不同:传统的Attention是基于source端和target端的隐变量(hidden state)计算Attention的,得到的结果是源端的每个词与目标端每个词之间的依赖关系。 但Self Attention不同,它分别在source端和target端进行,仅与source input或者target input自身相关的Self Attention,捕捉source端或ta...
1 Self-Attention的概念 Self-Attention,自注意力机制,又称内部注意力机制,顾名思义,是一种将单个序列的不同位置关联起来以计算同一序列的表示的注意机制。 通过对注意力机制的学习我们知道,在一般任务的Encoder-Decoder框架中,输入Source和输出Target内容是不一样的,比如对于英-中机器翻译来说,Source是英文句子,Targe...