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...
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机制计算的特点在于, 可以直接跨越一句话中...
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...
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:
一、笔记架构关于Transformer的系列笔记,预计出如下几篇: Positional Encoding (位置编码),点击跳转Self-attention(自注意力机制)Batch Norm & Layer Norm(批量标准化/层标准化),点击跳转ResNet(残…
1 self-Attention由来 Google在2017年发表了著名的论文《Attention Is All You Need》提出了目前在NLP以及CV领域使用非常广泛的transformer模型,而self-attention是transformer的主要组成部分。 在transformer之前,NLP领域常见的处理序列数据的方法主要是RNN/LSTM等: ...
Self-attention是Transformer最核心的思想,这两天重新阅读了论文,有了一些新的感想,便急忙将其记下,与朋友们共勉。 博主刚开始接触self-attention时,最不理解的地方就是Q K V这三个矩阵以及我们常提起的query查询向量,现在想来,应该是被纷繁复杂的高维矩阵运算难住了,没有真正理解矩阵运算的核心意义。因此,在本文之...
一、self-attention的基本原理 Self-attention是一种能够将输入序列中不同位置的信息进行关联和整合的机制。在自然语言处理中,输入序列通常是一句话或一段文本;在计算机视觉中,输入序列可以是一幅图像的像素。 Self-attention的基本原理是,对输入序列中的每个元素都计算一个权重,然后将这些权重与相应元素的特征向量进行...