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...
为了有效地处理这些序列数据,并捕捉序列中不同位置之间的关系,自注意力机制应运而生。自注意力机制的核心思想可以表述为:序列中的每个元素都应该关注序列中的所有其他元素,并计算它们之间的关联程度。这种关联程度决定了在处理当前元素时,应该给予其他元素多少的关注。 self-attention (source: https://speech.ee.ntu....
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,可能导致训练速度变慢或需要更多的计算资源。 空间复杂度:自注意力机制需要存储序列中所有位置之间的相关性得分,这会导致较高的空间复杂度。在处理长序列时,这可能会成为问题,因为需要消耗大量...
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: 矩阵Wq、 Wk 、Wv是需要学习的参数。 四、Multi-head Self-attention self-attention的进阶版本Multi-head Self-attention,多头自注意力机制 因为相关性有很多种不...
一、笔记架构关于Transformer的系列笔记,预计出如下几篇: Positional Encoding (位置编码),点击跳转Self-attention(自注意力机制)Batch Norm & Layer Norm(批量标准化/层标准化),点击跳转ResNet(残…
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的进阶版本Multi-head Self-attention,多头自注意力机制 因为相关性有很多种不同的形式,有很多种不同的定义,所以有时不能只有一个q,要有多个q,不同的q负责不同种类的相关性。 对于1个输入a 首先,和上面一样,用a乘权重矩阵W得到,然后再用乘两个不同的W,得到两个不同的,i代表的是位置,1和2...
self-attention的进阶版本Multi-head Self-attention,多头自注意力机制。 因为相关性有很多种不同的形式,有很多种不同的定义,所以有时不能只有一个q,要有多个q,不同的q负责不同种类的相关性。 对于1个输入a。 首先,和上面一样,用a乘权重矩阵W得到,然后再用乘两...
自注意力机制 self-attention 红色框中的这四个向量是考虑了整个sequence后的输出,而且self-attention不仅可以使用一次, transformer中最重要的就是self-attention 根据a1a1找到和a1a1相关的向量,比如如何计算a1a1和a4a4有多相关 计算有很多不同的方法计算相关度αα,但主要是左边这种方法 ...
一、注意力机制和自注意力机制的区别 Attention机制与Self-Attention机制的区别 传统的Attention机制发生在Target的元素和Source中的所有元素之间。 简单讲就是说Attention机制中的权重的计算需要Target来参与。即在Encoder-Decoder 模型中,Attention权值的计算不仅需要Encoder中的隐状态而且还需要Decoder中的隐状态。