一、Self-Attention计算过程 二、Self-Attention计算矩阵 ★三、 Self-Attention计算矩阵进一步理解(主要看这个) 四、一些补充 1. Multi-head Self-Attention 2.Positional Encoding-位置信息 3. Self-attention for Image 参考资料 主要学习了以下两部分内容:强烈推荐!台大李宏毅自注意力机制和Transformer详解!_哔哩哔哩...
Self-Attention 胡小蛮 论文创新点及实验辅导自注意力(self-attention)是Transformer模型中的关键部分,用于捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。下面是一个简单的自注意力计算过程: 假设有一个输入序列 $X = {x_1, x_2, ..., x_n}$,其中 $n$ 是序列的长度。对于自注意力,我们会计算每个位置 $i$ ...
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...
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...
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...
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: ...
这里我们使用点乘(dot product)计算Attention Score,这只是计算Attention Score的方式之一,其它的计算方式(比如Additive、Concat等)也可以用来计算Attention Score。 5、Calculate Softmax Softmax the attention scores (blue) 对计算出的Attention Score使用Softmax操作(如上图蓝色所示): ...
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 ...
2)self-attention具体的计算 下图是GPT2 attention的计算过程: 我们再用画图的方式来了解下过程,输入是每个token的向量,x1, x2等。 首先,创建q,k,v向量。 其次,q*k,计算score,得到每个词的注意力。 最后,求和,可以将分数乘以值向量,可以看到,得分高的值将构成结果向量的很大一部分。