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...
(深度学习attention机制中的Q,K,V分别是从哪来的? 图2 2.将Q和K做乘法,其结果其实就是基于矩阵X,对矩阵X内的向量相似度进行衡量(这里可以理解为词之间的相 似度),这一步反应的是self-attention的核心思想。 图3 3.将矩阵相乘后得到的结果进行缩放,除以\sqrt{d_k},之所以要进行缩放的原因是:防止反向传播...
全文基调:提起self-attention,Q K V 是绕不开的问题,之前一直在思考,Q K V 应该怎么理解,很多参考文献都会举例Q是query向量,但是这样其实并没有解释矩阵运算的核心意义。只有明白了矩阵运算的核心意义,Q K V 才有具体含义,才有意义。 1、Attention机制的公式 上面的公式就是注意力机制的核心公式,我们首先要明白...
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...
上图右边加性模型这种机制也是输入向量与权重矩阵相乘,后相加,然后使用tanh投射到一个新的函数空间内,再与权重矩阵相乘,得到最后的结果。 可以计算每一个α(又称为attention score),q称为query,k称为key 另外,也可以计算a1和自己的关联性,再得到各向量与a1的相关程度之后,用softmax计算出一个attention distribution...
上图右边加性模型这种机制也是输入向量与权重矩阵相乘,后相加,然后使用tanh投射到一个新的函数空间内,再与权重矩阵相乘,得到最后的结果。 可以计算每一个α(又称为attention score),q称为query,k称为key 另外,也可以计算a1和自己的关联性,再得到各向量与a1的相关程度之后,用softmax计算出一个attention distribution...
Attention Function 上图是大名鼎鼎的Attention Function,第一眼看过去,哦,两个向量相乘除以一个像是normalization的向量的平方根,然后做一个softmax处理,最后再乘以一个向量。我相信大家第一眼看到这个公式是非常懵逼的,假如你懵逼了,那么下面的这个公式各位是否知道其意义呢?
通过对注意力机制的学习我们知道,对于注意力机制来说,键值对形式的Attention计算公式如下: 上式变换为通用的写法为: 这就是大名鼎鼎的Attention Fuction。在Self-Attention中,公式中的K、Q、V表示如下图所示,可以看出其来源都是X与矩阵的乘积,本质上都是X的线性变换,这也是为什叫做自注意力机制的原因。
在图中可以看到,a表示对输入数据进行处理之后,作为self-attention的输入,从而得到b。其中,在得到每个b的过程中,都会考虑到输入的每个元素,包括a1, a2, a3, a4。这样对于输出的结果更合理。 对于中间那一块深色的模块,就是自注意力机制的核心。在注意力机制中,首先需要计算注意力得分,比如:在进行计算第一元素时,...
我们结合上面图理解,Softmax之后,这些数字的和为1了。我们再想,Attention机制的核心是什么? 加权求和 那么权重从何而来呢?就是这些归一化之后的数字。当我们关注"早"这个字的时候,我们应当分配0.4的注意力给它本身,剩下0.4关注"上",0.2关注"好"。当然具体到我们的...