首先我们看init函数,self.num_attention_heads是multi-head中head的个数,self.attention_head_size每个attention的头维度,self.all_head_size和config.hidden_size是一样的值,Q,K,V的计算主要是矩阵相乘。 classBertSelfAttention(nn.Module):def__init__(self,config):super(BertSelfAttention,self).__init__()...
这个输入矩阵被三个参数矩阵乘后会得到 Q,K,V ,其中 Q,K 可以使用 QK^T 相乘来得到attention score matrix。这里要注意,在上图中,self-attention看上去是分别对 x_1, x_2, x_3 这三个token做的,但事实上把它们的embedding vector拼起来就可以并行了。同理,上图中的 at_{11, 12, 13} 拼起来就是...
DANet结构如上图,包含了Position Attention Module 和 Channel Attention Module,和CBAM相似,只是在spatial和channel维度利用self-attention思想建立全局上下文关系。如下所示: 6 总结 Self-attention能够捕捉全局的特征,因此,也在计算机视觉领域大放异彩,如 Detr,Sparse R-CNN等等,不过需要指出的是:Self-attention 也是有...
下面是做 self-attention 的一个动态示意图。可以看到 encoder 阶段 self-attention 是并行的且用到了所有单词的信息。 transformer# transformer 模型架构图如下图所示,对 encoder 和 decoder 使用了 self-attention 机制 左边是 encoder ,右边是 decoder encoder 是左边灰色的图块,它可以重复 N 次,在 encoder 中,...
2015年,在文献[1]中首次提出attention。到了2016年,在文献[2]中提出了self-attention方法。作者将self-attention和LSTM结合用在了机器阅读任务上。为了好理解,下文将LSTM表示成SimpleRNN。 在阅读以下内容之前,强烈建议先看看之前关于attention机制的文章介绍:Transformer自下而上(2) 注意力(Attention)机制。 2. Simple...
图11 attention score from fully-connected layers CNN 从上面 MLP 模型我们可以看到,用户历史序列的向量是通过全局 pooling 的方式得到的,相当于对用户的历史行为做了一个全局描述。但是在用户的历史行为中会存在着一些局部的连续行为模式,比如用户在过去几天内连续买过婴儿用品,那么在推荐中我们可以根据这个信息向用...
3. SimpleRNN + Attention 下面我们会逐项介绍计算过程。 3.1 计算\(h_1\)和\(c_1\) 下图给出了加入Attention机制后的示意图,可以看到和Fig 1. 的区别在于我们把\(h_0\)替换成了\(c_0\)。由于\(h_0\)和\(c_0\)是已经初始化好了的,所以根据下图中的公式我们能直接计算出\(h_1\) ...
一、研究背景 如下图所示,b1、b2、b3、b4、用Self-Attention可以同时计算,而在RNN中不能够同时被计算,即解决RNN无法并行化的问题。 二、Self-Attention实现原理 1、在把各个词送入Self-Attention之前先将其乘以一个特征矩阵,以特征化的表示各个单词,然后... 查看原文 李宏毅——transformer head各司其职 顺序...
attention 计算 pytorch pytorch self-attention Transformer结构如下图所示: (1)Self-Attention 在Transformer 的 Encoder 中,数据首先会经过一个叫做self-attention的模块,得到一个加权后的特征向量Z,这个Z就是论文公式1中的Attention(Q,K,V): 在公式中,之所以要除以根号d_k(词向量或隐含层维度),原因有:1)防止...
1、结构 self-attention其实就是一种结构,并且具备自己独特的参数计算方法,下面是self-attention的结构图,a1到a4其实可以认为是输入或者是隐含层某一层的输入,其实就是通过attention后输出维度相同的b1到b4,只是输出会考虑到a1到a4的关联关系。 如下,b1是由a1到a4综合后算出来的,那么如何去计算关联及如何得到b1呢?