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...
这是符合常理的,因为一句话中的每个单词重要程度是不一样的,从语法角度说,主谓宾语比其它句子成分更重要,self-attention机制就是模型尝试学习句子成分重要程度的方法。 self-attention可以通过学习句子成分重要程度更好的理解语言的上下文,而上下文对于语言模型来说是至关重要的。例如,看一下机器人第二定律: 机器人第...
能够捕获长距离依赖:自注意力机制允许模型在计算序列中某个位置的表示时,直接参考整个序列的其他位置,从而能够捕获长距离的依赖关系。这在处理长序列时尤为重要,因为它不受传统RNN中逐步传递信息的限制。 并行计算:自注意力机制在计算时不需要按照序列的顺序逐步进行,因此可以并行地处理序列中的所有位置,大大提高了计算...
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...
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...
1.self-attention可以用来解决哪些问题? 对一个语言模型而言,输入可能是以下情况:多向量(a set of vectors)且每个向量的长短不一 举例:将“this is a cat”作为模型输入,每个单词是一个向量,每个向量长度不一致,一个句子就是一排长度不一的向量 将一个单词表示为向量的方法: ...
自注意力机制允许模型关注句子中所有位置的词，从而在处理文本时能够关联不同的词，提高翻译等任务的准确...
Self-Attention,也被称为内部注意力或键值对匹配,用于计算输入序列中每个元素之间的关系。具体来说,输入序列被分成三个向量:查询向量、键向量和值向量,这三个向量均来自于同一组输入序列。通过计算查询向量和键向量之间的相似度,可以确定输入元素之间的注意力分数,进而学习元素之间的依赖关系。这种机制可以用于语言建模中...
这种机制最初在“Transformer”模型中被广泛应用,并在各种NLP任务中取得了巨大成功。 自注意力机制的核心思想是利用输入序列中各个元素之间的相互作用来动态地计算每个元素的表示,而不是简单地对整个序列应用固定的权重。在自注意力机制中,每个元素都会与其他元素进行交互,然后根据这些交互来调整它的表示。这种方法使得...
Self-attention机制是自然语言处理领域里一种高效的注意力机制,它能够捕捉自然语言中特定主题信息在序列中不同维度之间的依赖关系,这种依赖关系可以用于让计算机模型更准确地理解文本数据。 通常来说,自注意力机制分为三个主要步骤:query,key和value。Query阶段的目的是获取文本中的某个单词或词组,而key阶段的作用是确定...