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。
在第一大节中介绍了对于向量a^1的Self-Attention计算,但是实际运算过程中不会单独对单个向量机计算,而是整个向量矩阵一起算,下面介绍矩阵计算过程(基本同上,就不再赘述文字介绍了)。 求相关性并做softmax V和A‘做矩阵乘法得到O ★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...
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...
详解Self-Attention的实现和训练过程,细节到每个运算。Notebook链接:https://colab.research.google.com/drive/1d7qfwr32lkq3hZEZ1jNaIJ7Rz8zLNkfl, 视频播放量 2012、弹幕量 2、点赞数 99、投硬币枚数 56、收藏人数 302、转发人数 22, 视频作者 青红皂白熊, 作者简介 AI
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...
Self-Attention: 不是输入语句和输出语句之间的Attention机制,而是输入语句内部元素之间或者输出语句内部元素之间发生的Attention机制。 例如在Transformer中在计算权重参数时,将文字向量转成对应的KQV,只需要在Source处进行对应的矩阵操作,用不到Target中的信息。
1.1 计算顺序 首先了解NLP中self-attention计算顺序: 1.2 计算公式详解 有些突兀,不着急,接下来我们看看self-attention的公式长什么样子: 公式1 此公式在论文《attention is all your need》中出现,抛开Q、K、V与dk不看,则最开始的self-attention注意力计算公式为: ...
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 ...
从上图中可以看到, self-attention可以远距离的捕捉到语义层面的特征(its的指代对象是Law). 应用传统的RNN, LSTM, 在获取长距离语义特征和结构特征的时候, 需要按照序列顺序依次计算, 距离越远的联系信息的损耗越大, 有效提取和捕获的可能性越小. 但是应用self-attention时, 计算过程中会直接将句子中任意两个token...