self-attention可以学习到一组Wq,Wk,Wv,通过Wq,Wk,Wv计算出一个关联度矩阵,然后通过关联度矩阵重新对输入的词嵌入加权产生新的注意力特征output。
★三、Self-Attention计算矩阵进一步理解(主要看这个) 经过上面的学习,基本已经可以知道self-attention的作用(找到每个向量和其他向量(包括它自己)之间的关联程度),知道其内部的计算机制,但是对于有一些量,例如VQR的具体函数,还是比较模糊。 下面进行进一步的学习与解释(就直接用原文章的图了) 键值对Attention最核心的公...
1.Self-attention可以考虑全部的输入,而RNN似乎只能考虑之前的输入(左边)。但是当使用双向RNN的时候可以避免这一问题。 2.Self-attention可以容易地考虑比较久之前的输入,而RNN的最早输入由于经过了很多层网络的处理变得较难考虑。 3.Self-attention可以并行计算,而RNN不同层之间具有先后顺序。 1.Self-attention可以考虑...
计算self-attention的分数值,该分数值决定了当我们在某个位置encode一个词时,对输入句子的其他部分的关注程度。这个分数值的计算方法是Query与Key做点乘,以下图为例,首先我们需要针对Thinking这个词,计算出其他词对于该词的一个分数值,首先是针对于自己本身即q1·k1(点乘),然后是针对于第二个词即q1·k2(点乘) 接...
4. self-attention :其输入和输出和RNN一样,就是中间不一样. 如下图, b1到b4是同时计算出来, RNN的b4必须要等到b1计算完. Top~~ 二.Attention 1. 为什么要用attention model? The attention model用来帮助解决机器翻译在句子过长时效果不佳的问题。并且可以解决RNN难并行的问题. ...
self-attention架构及计算细节 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。
Self-attention 公式包括三个主要步骤:计算查询、键和值的表示。输入层首先将输入序列通过线性变换,得到查询 (query),键 (key) 和值 (value) 的表示。然后,通过计算查询与键的相似度得到注意力权重。最后,根据注意力权重和值的表示计算加权和。 首先,假设我们有一个输入序列X,其中X={x_1,x_2,...,x_n},...
Self-attention的公式可以分为三个步骤:计算查询项(Query)、键项(Key)和值项(Value)、以及计算注意力得分。 首先,我们需要从输入序列中计算查询项(Query)、键项(Key)和值项(Value)。对于输入序列中的每个位置i,我们可以使用线性变换矩阵来计算查询项、键项和值项: ``` Q_i=X_i*W_q K_i=X_i*W_k V...