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...
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...
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不同距离的token, 可以远距离的学习到序列的知识依赖和语序结构. 从上图中可以看到, self-attention...
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。
针对全连接神经网络对于多个相关的输入无法建立起相关性的这个问题,通过自注意力机制来解决,自注意力机制实际上是想让机器注意到整个输入中不同部分之间的相关性。 三、Self-Attention详解 针对输入是一组向量,输出也是一组向量,输入长度为N(N可变化)的向量,输出同样为长度为N 的向量。
针对全连接神经网络对于多个相关的输入无法建立起相关性的这个问题,通过自注意力机制来解决,自注意力机制实际上是想让机器注意到整个输入中不同部分之间的相关性。 三、Self-Attention详解 针对输入是一组向量,输出也是一组向量,输入长度为N(N可变化)的向量,输出同样为...
利用Q和K,计算出attention score矩阵,这个矩阵由图3中的 \alpha 组成。 利用V和attention score矩阵,计算出Attention层最终的输出结果矩阵,这个矩阵由图3中的b组成。 记最终的输出结果为 Attention(Q,K,V) ,则有: Attention(Q,K,V) = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k} } )V 这个d_k 就是k_...
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。