4.计算attention scores 例如:为了获得input1的注意力分数(attention scores),我们将input1的query(红色)与input1、2、3的key(橙色)的转置分别作点积,得到3个attention scores(蓝色)。 同理,我们也可以得到input2和input3的attention scores。 attn_scores=querys@keys.Tprint(attn_scores)# tensor([[ 2., 4....
右面这张图,是Attention公式的实现步骤,可以从图中看出 ,一个attention模块,需要学习的参数只有Wq,Wk,Wv这三个投影矩阵,下面我们看下pytorch的一个网上的版本的实现细节: 首先我们看init函数,self.num_attention_heads是multi-head中head的个数,self.attention_head_size每个attention的头维度,self.all_head_size和co...
在训练self attention的时候,实际上对于位置的信息是缺失的,没有前后的区别,上面讲的a1,a2,a3不代表输入的顺序,只是指输入的向量数量,不像rnn,对于输入有明显的前后顺序,比如在翻译任务里面,对于“机器学习”,机器学习依次输入。而self-attention的输入是同时输入,输出也是同时产生然后输出的。 如何在Self-Attention里...
1.Self-attention可以考虑全部的输入,而RNN似乎只能考虑之前的输入(左边)。但是当使用双向RNN的时候可以避免这一问题。 2.Self-attention可以容易地考虑比较久之前的输入,而RNN的最早输入由于经过了很多层网络的处理变得较难考虑。 3.Self-attention可以并行计算,而RNN不同...
上图右边加性模型这种机制也是输入向量与权重矩阵相乘,后相加,然后使用tanh投射到一个新的函数空间内,再与权重矩阵相乘,得到最后的结果。 可以计算每一个α(又称为attention score),q称为query,k称为key 另外,也可以计算a1和自己的关联性,再得到各向量与a1的相关程度之后,用softmax计算出一个attention distribution...
Self-Attention是从NLP中借鉴过来的思想,因此仍然保留了Query, Key和Value等名称。下图是self-attention的基本结构,feature maps是由基本的深度卷积网络得到的特征图,如ResNet、Xception等,这些基本的深度卷积网络被称为backbone,通常将最后ResNet的两个下采样层去除使获得的特征图是原输入图像的1/8大小。
上图右边加性模型这种机制也是输入向量与权重矩阵相乘,后相加,然后使用tanh投射到一个新的函数空间内,再与权重矩阵相乘,得到最后的结果。 可以计算每一个α(又称为attention score),q称为query,k称为key 另外,也可以计算a1和自己的关联性,再得到各向量与a1的相关程度之后,用softmax计算出一个attention distribution...
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...
Self-Attention作为Transformer最为核心的思想,其相关内部机理以及高维繁复的矩阵运算公式等却阻碍我们对其理解,本文作者首先总结了一些Transformer的基础知识,后详细的介绍了最让人头秃的QKV三个矩阵,帮助大家真正的理解矩阵运算的核心意义。 一年之前,初次接触 ...
这里先给出Self-Attention的架构。 通过对注意力机制的学习我们知道,对于注意力机制来说,键值对形式的Attention计算公式如下: 上式变换为通用的写法为: 这就是大名鼎鼎的Attention Fuction。在Self-Attention中,公式中的K、Q、V表示如下图所示,可以看出其来源都是X与矩阵的乘积,本质上都是X的线性变换,这也是为什叫...