从微分方程角度理解self-attention机制的底层逻辑! 前言自注意力机制(self-attention)广泛应用于人工智能的各个领域,成功地提升了不同模型的性能。然而,目前对这种机制的解释主要基于直觉和经验,而对于自注意力机制如何帮助性能的直接建模仍然缺乏。为了缓解这个问题,在本文中,基于残差神经网络的动力系统视角,我们首先展示...
additive attention:使用一个前向网络计算兼容性函数( compatibility function)。 /虽然两者在理论复杂性上相似,但点Dot-product attention在实践中要快得多,空间效率也更高,因为它可以使用高度优化的矩阵乘法代码来实现*/ (摘自原文) 原文作者鉴于dk大时,additive attention的效果比Dot-product attention好,怀疑是点积数...
"Do self-attention layers process images in a similar manner to convolutional layers? "self-attention层是否可以执行卷积层的操作?1.2 作者给出的回答理论角度:self-attention层可以表达任何卷积层。 实验角度:作者构造了一个fully attentional model,模型的主要部分是六层self-attention。结果表明,对于前几层self-...
论文链接:https://arxiv.org/abs/2308.09939 摘要 自注意力机制(self-attention)广泛应用于人工智能的各个领域,成功地提升了不同模型的性能。然而,目前对这种机制的解释主要基于直觉和经验,而对于自注意力机制如何帮助性能的直接建模仍然缺乏。为了缓解这个问题,在本文中,基于残差神经网络的动力系统视角,我们首先展示了...
2. Self-Attention with Relative Position Representations(基于相对位置表示的子注意力模型) 作者:Peter Shaw,Jakob Uszkoreit,Ashish Vaswani 机构:Google Brain 摘要:Relying entirely on an attention mechanism, the Transformer introduced by Vaswani et al. (2017) achieves state-of-the-art results for machine...
论文阅读《Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks》,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
论文链接:https://arxiv.org/abs/2308.09939 摘要¶ 自注意力机制(self-attention)广泛应用于人工智能的各个领域,成功地提升了不同模型的性能。然而,目前对这种机制的解释主要基于直觉和经验,而对于自注意力机制如何帮助性能的直接建模仍然缺乏。为了缓解这个问题,在本文中,基于...
22. 21.Synthesizer- Rethinking Self-Attention自注意力机制优质论文是读研!读博!必看!【100篇人工智能精选论文】论文精读+代码复现!看完这些顶级论文解读,快速解决你的论文烦恼!建议收藏后!反复观看!——(人工智能、深度学习)的第21集视频,该合集共计88集,视
第一步是通过计算query与所有keys的点积来计算字符之间的相关性分数,确定对字符编码时句子中其他字符的关注度。它将分数除以√dkdk,这将导致更稳定的梯度。然后应用softmax来获取值的权重,这意味着每个字符在该位置的表示量。最后,我们将加权值向量相加,生成self-attention输出。
简单总结一下本文就是先罗列了一下该论文的摘要,然后谈了一些句向量的生成方法,之后重点介绍了一下自注意力机制的句向量生成方法。总的来说,IBM提出这种句向量的生成方法,也开辟了后续更多nlp中的attention的应用。希望大家读完本文后能进一步加深对该论文的理解。有说的不对的地方也请大家指出,多多交流,大家一起进...