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...
可解释性:自注意力机制中的注意力权重可以为模型提供一定程度的可解释性。通过分析这些权重,我们可以了解模型在做出决策时关注了哪些输入部分,从而有助于理解模型的内部工作原理。 缺点: 计算复杂度:自注意力机制的计算复杂度与序列长度的平方成正比。这意味着在处理长序列时,自注意力机制的计算成本会显著增加,可能导...
Self-attention可以很好的处理上面两个问题,首先,self-attention通过位置编码保证序列关系,计算上不依赖序列关系,所以可以实现完全的并行,其次,在计算相关性时候,任何一个点都会与整个序列中的所有输入做相关性计算,避免了长距依赖的问题。 2 self-attention原理 从输入和输出的不同形式来看,经典的NLP任务可以分为下面三...
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。
一、self-attention的基本原理 Self-attention是一种能够将输入序列中不同位置的信息进行关联和整合的机制。在自然语言处理中,输入序列通常是一句话或一段文本;在计算机视觉中,输入序列可以是一幅图像的像素。 Self-attention的基本原理是,对输入序列中的每个元素都计算一个权重,然后将这些权重与相应元素的特征向量进行...
自注意力机制(self-attention) B站视频-李宏毅机器学习2021-自注意力机制 1.要解决的问题 当把输入看成一个向量,输出是数值或者类别。但是如果遇到更复杂的问题呢? 假设输入是多个向量,而且数目不固定,要怎么处理呢? 总结-自注意力机制要解决的问题是:当神经网络的输入是多个大小不一样的向量,并且可能因为不同...
Self-attention是Transformer最核心的思想,这两天重新阅读了论文,有了一些新的感想,便急忙将其记下,与朋友们共勉。 博主刚开始接触self-attention时,最不理解的地方就是Q K V这三个矩阵以及我们常提起的query查询向量,现在想来,应该是被纷繁复杂的高维矩阵运算难住了,没有真正理解矩阵运算的核心意义。因此,在本文之...
具体来说,在BERT中使用的Multi-Head Self-Attention机制将输入序列通过多个独立的线性层,每个层都有自己的权重。然后,通过将每个线性层的输出进行拼接并再次通过线性层,模型可以获得更加丰富的表示向量。Multi-Head Self-Attention的工作原理如下: 将输入序列通过多个独立的线性层,每个层都会产生一组表示向量。每个线性层...
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。