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 Decoder的训练和预测 5.3...
上面我们得到了每个向量之间的相似度,通过Softmax做归一化映射,将相似度转化为了一种权重(可以称为注意力),同样以第一行为例,0.98表示A在三个向量中,他和自己的相似程度为0.98;0.02表示在A三个向量中,他和B向量的相似程度为0.02。 4. Softmax(XX^T)X 中的最后一个X的意义是什么呢?
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...
而第二级decoder也被称作encoder-decoder attention layer,即它的query来自于之前一级的decoder层的输出,但其key和value来自于encoder的输出,这使得decoder的每一个位置都可以attend到输入序列的每一个位置。 总结一下,k和v的来源总是相同的,q在encoder及第一级decoder中与k,v来源相同,在encoder-decoder attention lay...
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...
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...
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...
简单讲解注意力机制(Attention Mechanism)原理 + 多头注意力代码实现 豚骨拉面-- 3197 3 bert模型实战 文本分类 情感分析 大麦和小泥 31 0 详解attention 注意力机制 模型原理 大麦和小泥 221 1 [色彩研究]灰度的力量[ColorStudies-10][LightingMentor] 是灵梦哟 2.0万 17 【李宏毅】2024年最新最全【Age...
Self-attention，有时被称为intra-attention，是一种attention机制，将单个序列的不同位置联系起来，以计算该序列的表示。自我关注已经成功地应用于各种任务中，包括阅读理解、抽象概括、文本蕴涵和独立于学习任务的句子表征[ 4、27、28、22 ]。然而，Transformer是第一个完全依靠self-attention来计算其输入和...
至此self-attention的部分已经讲解完毕,接下来我们回到transformer中,一起来庖丁解牛。 二、Transformer部分 2.1 整体结构 首先来纵观transformer整体结构(左半部分是encode,右半部分是decode): Transformer模型结构 2.2 encoder 首先分析左半部分,从下往上看inputs即为我们输入的字符串序列,此时在计算前我们要对输入序列进...