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 Decoder的训练和预测 5.3 Masked Self-Attention:防止偷看答案 5.4 Multi-head Attenti...
在Self Attention中,Q,K,V的源都是一样的,均为X。我们将X通过不同的W矩阵分别转换为了Q,K,V,这样便得到了 Softmax(QK^T)V。 7.但是我们得到的式子和原来paper中的式子还相差了一个 \sqrt{d_k} ( d_k 表示X的维度) 通俗一点说,加入 \sqrt{d_k} 的目的也是使得模型训练更加精准和平滑。之前我们在...
在2021 年课程的 transformer 视频中,李老师详细介绍了部分 self-attention 内容,但是 self-attention 其实还有各种各样的变化形式: 先简单复习下之前的 self-attention。假设输入序列(query)长度是 N,为了捕捉每个 value 或者 token 之间的关系,需要对应产生 N 个 key 与之对应,并将 query 与 key 之间做 dot-pr...
Transformer的结构和Attention机制一样,Transformer模型中也采用了 Encoder-Decoder 架构。但其结构相比于Attention更加复杂,论文中Encoder层由6个Encoder堆叠在一起,Decoder层也一样。 每一个Encoder和Decoder的内部结构如下图: Encoder包含两层,一个Self-attention层和一个前馈神经网络层,Self-attention层能帮助当前节点不...
这一篇就主要根据谷歌的这篇Attention is All you need论文来回顾一下仅依赖于Attention机制的Transformer架构,并结合Tensor2Tensor源代码进行解释。 直观理解与模型整体结构 先来看一个翻译的例子“I arrived at the bank after crossing the river” 这里面的bank指的是银行还是河...
从transformer的结构图中我们可以看到decoder层的self-attention比encoder中的描述多了一个Masked 实际上多了这个Masked 我们要从下图中了解为什么是这样。 在上图中,我们可以看到,首先Decoder层中同样有输入,刚开始的输入我们需要一个BEGIN来表示开始(同样也需要一个END词向量来表示结束,于是词编码处我们需要的编码是所有...
总览:Transformer中的Self-attention 【“首先来看一下transformer,这个是transformer的结构图,可以看到它是由一个编码器(Encoder)和一个解码器(Dncoder)组成,输入(Inputs)输进编码器后,通过一个muti-head attention模块,再通过一个add&norm层接着是前馈层,然后输进解码器,同样经过muti-head attention层再经过一个ad...
一. self-attention整体逻辑 self-attention的整体结构图如图1。首先有QKV三个矩阵，这三个矩阵均由 ...
self-attention图像的位置编码 基于转换器的架构中使用了两种类型的位置编码:绝对编码和相对编码 绝对编码 ...
自注意力机制（Self-attention）是深度学习领域中的一个重要概念，常用于处理序列数据，如文本、语音和图像等。它允许模型在计算过程中考虑序列中各个元素之间的相互关系，从而提高模型的表达能力。下面我们将逐步理解自注意力机制及其在Transformer模型中的应用。首先，自注意力机制可用于处理序列输入和输出一对...