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,Target是对应的翻译出的中文句...
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...
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不同层之间具有先后顺序。 1.Self-attention可以考虑...
🍔 Self-attention的特点 self-attention是一种通过自身和自身进行关联的attention机制, 从而得到更好的representation来表达自身. self-attention是attention机制的一种特殊情况,在self-attention中, Q=K=V, 序列中的每个单词(token)都和该序列中的其他所有单词(token)进行attention规则的计算. attention机制计算的特点...
一文彻底搞懂深度学习—自注意力(Self- Attention) 在深度学习中,自注意力机制允许模型在处理序列数据时,通过计算序列中不同位置元素之间的相关性得分,动态地调整对每个元素的关注程度,从而捕捉序列内部的复杂依赖关系。 自注意力机制与注意力机制在处理对象和应用场景上存在差异,自注意力机制更侧重于处理序列内部元素...
Transformer模型中最关键部分就是自注意力(Self-Attention)机制,正如 Transformer 的论文的标题是“Attention Is All You Need”!以文本问题为例来讲解这个机制。在处理文本问题时,自注意力机制会告诉模型:在处理句子中的每个单词时,特别关注某些重要的单词,并或多或少地忽略其它单词。简单来说,就是给句子中不同...
概述 普通自注意力(Self-Attention)的工作原理主要是让模型能够关注输入序列中不同位置的信息,并根据这些信息来生成当前位置的输出。它是Transformer模型中的一个关键组件,尤其在处理序列数据(如文本、语音等)时表现出色。 以下是自注意力机制的优缺点分析: 优点:
Self-Attention详解 当输入是一组向量且输出同样为一组向量时，Self-Attention机制发挥作用。这里的输入长度为N（N可变化），而输出同样为长度为N的向量。通过Self-Attention，模型能够更好地捕捉到输入向量之间的内在联系和相关性。经过Self-Attention机制的处理，对于每一个输入向量a，都会输出一个考虑了所有输入向量...
自注意力机制(self-attention) B站视频-李宏毅机器学习2021-自注意力机制 1.要解决的问题 当把输入看成一个向量,输出是数值或者类别。但是如果遇到更复杂的问题呢? 假设输入是多个向量,而且数目不固定,要怎么处理呢? 总结-自注意力机制要解决的问题是:当神经网络的输入是多个大小不一样的向量,并且可能因为不同...
4.Self-attention自注意力机制 自注意力机制是注意力机制的变体,其减少了对外部信息的依赖,更擅长捕捉数据或特征的内部相关性。 自注意力机制在文本中的应用,主要是通过计算单词间的互相影响,来解决长距离依赖问题。 注意力机制的计算过程: 1.将输入单词转化成嵌入向量(Transformer中,先把词变为向量表示,再加上位置...