解释:首先得知道矩阵内积是比较矩阵内向量的相似程度的,self-attention的目的就是求得词与词之间的内部关系,但词A对词B和词B对词A,之间的关系不是对偶的,所以直接用X∗XT,是没法表达这种非对偶关系的,因此产生了Q和K两个矩阵,来表达这种非对偶的关系。那么得到词与词之间的关系后,如何在后续的学习中利用上,...
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有三个重要的向量:q(query),k(key),v(value);Q,K,V是由q,k,v组成的矩阵,即Q=[q_1,q_2,...] q_i,k_i,v_i是a_i分别与...
selfattention的结构 self-attention的结构包括以下几个部分：1. 输入：self-attention的输入是一个序列，可以是文本、图像等，每个元素都会被转换为一个向量。2. 线性变换：将输入序列中的每个向量分别进行线性变换，得到三个新的向量序列，分别表示查询 （Query）、键（Key）和值（Value）。3. 缩放点积：将查询...
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。 比如,对于第一个RNN,只考虑了深蓝色的输入,绿色及绿色后面的输入不会考虑,而Self-Attention对于4个输入全部考虑 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...
一个正常的自注意【self attention】计算在计算某位置的时候允许模型关注其右边的信息,屏蔽式自注意力【masked self attention】则不能关注到右侧信息: 2、注意力机制的计算 我们再来看看,自注意力机制是如何做的,意义是什么。 在在生成某个单词之前,它会先让模型理解相关单词,这些相关单词可以解释某个单词的上下文,...
一、Self-Attention概念详解 了解了模型大致原理,我们可以详细的看一下究竟Self-Attention结构是怎样的。其基本结构如下 对于self-attention来讲,Q(Query), K(Key), V(Value)三个矩阵均来自同一输入,首先我们要计算Q与K之间的点乘,然后为了防止其结果过大,会除以一个尺度标度,其中为一个query和key向量的维度。再...
通过如上三个阶段的计算,即可求出针对Query的Attention数值,目前绝大多数具体的注意力机制计算方法都符合上述的三阶段抽象计算过程。 二、Self Attention模型 通过上述对Attention本质思想的梳理,我们可以更容易理解本节介绍的Self Attention模型。Self Attention也经常...
Self-Attention:初步理解 Self-Attention 的基本结构与计算 Attention(注意力)实际上就是权重的另一种应用的称呼,其具体结构与初始输入的 content→x1,→x2,⋯,→xn∈Xx1→,x2→,⋯,xn→∈X紧密相关。其中,→x1,→x2,⋯,→xnx1→,x2→,⋯,xn→为维度相同(设为dd,即→xi∈Rdxi→∈Rdfor∀1...
这一篇就主要根据谷歌的这篇Attention is All you need论文来回顾一下仅依赖于Attention机制的Transformer架构,并结合Tensor2Tensor源代码进行解释。 直观理解与模型整体结构 先来看一个翻译的例子“I arrived at the bank after crossing the river” 这里面的bank指的是银行还是河...
一.模型结构 实现一个简单的孪生网络(结构如上图),做语义相似度:1.从上图可看出整体的结构相对较简单,左右两边基本一致。A句和B句分别进入左右两个结构。输入到网络中是token embedding + position_embedding2.再经过cnn-encoder进行编码3.多头注意力层,self-attention的输入:一个是本句cnn-encoder的输出;一个是...