Self-attention 模型依赖于注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的关系。与循环神经网络(RNN)等模型不同,Transformer 本身并不具备处理序列顺序的内在机制。这意味着,如果直接将向量组输入到 self-attention 中,模型将无法区分输入的顺序,从而丢失重要的语义信息。例如,在语言处理中,“狗咬人”和“人咬狗”的词嵌入...
Cross-Attention(跨注意力机制)是一种扩展自Self-Attention的技术,它引入了额外的输入序列来融合两个不同来源的信息。在Cross-Attention中,一个序列的元素作为查询(Query),而另一个序列的元素作为键(Key)和值(Value),从而允许模型在处理一个序列时参考另一个序列的信息。 应用场景: 机器翻译:在机器翻译任务中,源...
Self-Attention，或称自注意力机制，是一种独特的注意力机制，它使得输入序列中的每一个元素都能关注并加权整个序列中的其他元素，进而生成全新的输出表示。这一过程完全基于输入序列本身，无需依赖外部信息或历史状态。通过自注意力机制，输入序列中的每个元素都能与序列中的其他所有元素进行深度交互。这种交互通过计算...
Self-Attention特指在序列内部进行的注意力计算,即序列中的每一个位置都要和其他所有位置进行注意力权重的计算。 Multi-Head Attention(多头注意力机制):为了让模型能够同时关注来自不同位置的信息,Transformer引入了Multi-Head Attention。它的基本思想是将输入序列的表示拆分成多个子空间(头),然后在每个子空间内独立地...
Attention可以实现不同时序数据间的关联,同时由于网络结构可以实现并行矩阵计算。 所以从计算性能和模型性能的综合考量,在工业界,Attention被大量使用,“Attention is all your need!”。 二Self Attention简介 最近几年,在深度学习领域,NLP可以说是相当的SOTA。比如BERT、RoBERTa、ALBERT、SpanBERT、distilebert、SesameBER...
1 SelfAttention是什么? Self-Attention(自注意力)机制是深度学习领域的一种重要技术,尤其在自然语言处理(NLP)任务中得到广泛应用。它是 Transformer 架构的核心组成部分之一,由 Vaswani 等人在 2017 年提出的论文《Attention is All You Need》中首次介绍。Self-Attention 机制使模型能够在处理序列数据时关注到输入序列...
简介: Transformers是机器学习(ML)中一个令人兴奋的(相对)新的部分,但是在理解它们之前,有很多概念需要分解。这里我们关注的是基本的Self-Attention机制是如何工作的,这是Transformers模型的第一层。本质上,对于每个输入向量,Self-Attention产生一个向量,该向量在其邻近向量上加权求和,其中权重由单词之间的关系或连通性决...
自注意力机制(Self-Attention),也称为注意力机制(Attention),是一种在深度学习领域中常用的关键技术。它在自然语言处理(NLP)和计算机视觉等任务中发挥了重要作用。本文将介绍自注意力机制的原理、应用和优势,并深入探讨其在Transformer模型中的应用。 简介
【超强零基础入门人工智能课程】第16讲-注意力模型Self-Attention-北大博士后人工智能专家卢菁博士授课-机器学习深, 视频播放量 1012、弹幕量 0、点赞数 8、投硬币枚数 0、收藏人数 22、转发人数 2, 视频作者 卢菁老师_北大AI博士后, 作者简介 《速通机器学习》《速通深度学