self-attention,只要有坐标输出K,右边输出Q,能点乘就行。可轻易抽取资讯。 且RNN不能并行,而self-attention可以并行处理。 self-attention用在Graph,是一种GNN self-attention运算量大,如何降低是未来的研究方向。 self-attention火起来是应用于transformer,所以广义的transformer就是指self-attention 发现速度快了精度就...
Self-attention for Image Self-attention vs CNN 对于一个像素点,self-attention会考虑整张图片的信息,但是CNN只会考虑这个像素的感受野中的信息,所以可以把CNN看作self-attetion的简化版。 self-attention需要更大量的训练数据集 当然了,现在也出了CNN和Self-attention的结合,但具体我还没看(先存着),Conformer论文...
在训练self attention的时候,实际上对于位置的信息是缺失的,没有前后的区别,上面讲的a1,a2,a3不代表输入的顺序,只是指输入的向量数量,不像rnn,对于输入有明显的前后顺序,比如在翻译任务里面,对于“机器学习”,机器学习依次输入。而self-attention的输入是同时输入,输出也是同时产生然后输出的。 如何在Self-Attention里...
利用transformer中的self-attention机制,将其应用到序列推荐模型中。序列推荐聚焦于根据用户t时刻的交互序列进行建模,预测用户t+1时刻的交互。 在这个项目中,我们利用神经网络,一步步按照时间往下训练,神经网络的结构如上图所示。训练过程如下图所示 在这个项目中,无论是从hit rate还是NDCG,基于自注意力序列推荐模型的...
(1)self-attention的简略矩阵运算过程如下图所示,I为输入input,O是self-attention这个layer的输出,其中唯一需要学习的参数只有Wq、Wk、Wv(是未知的,要通过训练资料确定值),而其他参数都是人为设定好的。 (2)在计算attention matrix时,其complexity是长度L的平方,计算A′需要做 L 乘以 L 次的 inner product,像语...
举个例子,处理“it”的时候,注意力机制会关注到“a robot”,注意力会计算三个词“it”、“a”、“robot”的向量及其attention分数的加权和。 可以看到的是,自注意力处理过程是沿着序列的每个token的路径处理,主要组成部分是三个向量,一个简单的比喻,就像在文件柜里找文件。
如果我们在计算X*X^T完毕后,矩阵中元素的方差很大,这就会使得softmax的分布变得极其陡峭,从而影响梯度稳定计算,此时我们进行一次缩放,再将方差缩放到1,softmax的分布变得平缓稳定起来,进而在之后的训练过程中保持梯度稳定。 至此self-attention的部分已经讲解完毕,接下来我们回到transformer中,一起来庖丁解牛。
Self Attention 自注意力机制(Self-attention Mechanism)是Google机器翻译团队2017年在《Attention is all you need》论文中提出的,它抛弃了传统的通过RNN来做Seq2Seq任务的做法,对神经网络训练的并行化更加友好。 本文通过实例一步一步的拆解Self Attention的每个步骤,帮助我们更好的理解Self Attention运行过程中发生了...
Self-Attention的运作方式就是,Self-Attention会吃一整个Sequence的资讯 然后你Input几个Vector,它就输出几个Vector,比如说你这边Input一个深蓝色的Vector,这边就给你一个另外一个Vector。这边给个浅蓝色,它就给你另外一个Vector,这边输入4个Vector,它就Output 4个Vector。