一、Self-Attention计算过程 二、Self-Attention计算矩阵 ★三、 Self-Attention计算矩阵进一步理解(主要看这个) 四、一些补充 1. Multi-head Self-Attention 2.Positional Encoding-位置信息 3. Self-attention for Image 参考资料 主要学习了以下两部分内容:强烈推荐!台大李宏毅自注意力机制和Transformer详解!_哔哩哔哩...
Self-attention的计算过程可以分为三个步骤:查询计算、关联性计算和加权求和。下面将详细介绍每个步骤及其对应的公式。 在查询计算中,我们通过将输入序列的每个位置的特征与查询向量进行内积得到查询的向量表示。查询向量可以看作是Self-attention机制用于获取关联性的工具。假设输入矩阵为$X$,查询向量为$Q$,则查询计算公...
自注意力(self-attention)是Transformer模型中的关键部分,用于捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。下面是一个简单的自注意力计算过程: 假设有一个输入序列 $X = {x_1, x_2, ..., x_n}$,其中 $n$ 是序列的长度。对于自注意力,我们会计算每个位置 $i$ 对于序列中其他位置的注意力权重。这可以通过...
首先,self-attention会计算出三个新的向量,在论文中,向量的维度是512维,我们把这三个向量分别称为Query、Key、Value,这三个向量是用embedding向量与一个矩阵相乘得到的结果,这个矩阵是随机初始化的,维度为(64,512)注意第二个维度需要和embedding的维度一样,其值在BP(反向传播)的过程中会一直进行更新,得到的这三...
矩阵A中的每一个值记录了对应的两个输入向量的Attention的大小α,A'是经过softmax归一化后的矩阵。 Step 3:利用得到的A'和V,计算每个输入向量a对应的self-attention层的输出向量b: 写成矩阵形式: 对self-attention操作过程做个总结,输入是I,输出是O: ...
下面详细讲述self-attention的计算过程 1. 首先,self-attention会计算出三个新的向量,在论文中,embedding向量的维度是512维,我们把这三个向量分别称为Query、Key、Value,这三个向量是用embedding向量分别与一个矩阵相乘得到的结果,这个矩阵是随机初始化的,纬度是(512,64),并会随着BP过程,这三个参数矩阵会不断的进...
self-attention:输入和输入自己进行比较(计算相似度),将输入的与上下文无关的词向量更新成上下文有关的词向量。解决了RNN等的短时记忆问题(即某个输入的词向量只与前几个输入有关)。 self-attention 计算过程 self-attention计算过程1:嵌入词向量,再由词向量依次线性变换出queries keys values ...
(1)self-attention的简略矩阵运算过程如下图所示,I为输入input,O是self-attention这个layer的输出,其中唯一需要学习的参数只有Wq、Wk、Wv(是未知的,要通过训练资料确定值),而其他参数都是人为设定好的。 (2)在计算attention matrix时,其complexity是长度L的平方,计算A′需要做 L 乘以 L 次的 inner product,像语...
下图是GPT2 attention的计算过程: 我们再用画图的方式来了解下过程,输入是每个token的向量,x1, x2等。 首先,创建q,k,v向量。 其次,q*k,计算score,得到每个词的注意力。 最后,求和,可以将分数乘以值向量,可以看到,得分高的值将构成结果向量的很大一部分。
Self-attention是一种用于计算序列中各个元素之间关联度的机制。在Transformer模型中,self-attention层用于对输入序列中各个位置的元素进行加权求和,以捕捉元素之间的依赖关系。其计算过程可以简单描述为:对于输入序列中的每个位置i,通过计算输入序列中其他位置j与位置i的关联度得到一个权重值,然后用这些权重值对输入序列进...