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...
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...
self-attention可以更好地考虑整个input sequence的信息 经过self-attention后的 with context vector是结合了整个Sequence信息的vector,如图2所示 self-attention可以使用多次,例如:self-attention -> FC -> self-attention -> FC -> output 结构 图2 self-attention and FC结构 2.self-attention结构 self-attention...
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: 不是输入语句和输出语句之间的Attention机制,而是输入语句内部元素之间或者输出语句内部元素之间发生的Attention机制。 例如在Transformer中在计算权重参数时,将文字向量转成对应的KQV,只需要在Source处进行对应的矩阵操作,用不到Target中的信息。
Self-Attention(自注意力) 前导知识:自然语言处理,Transformer。 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。
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...
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...