3.3 self-attention的本质 3.4 self-attention的Q, K, V思想 4 Positional Encoding:位置信息的整合 5 Transformers:打通seq2seq任督二脉 5.1 Cross-Attention:Self-Attention的双塔实践 5.2 Transformer Decoder的训练和预测 5.3 Masked Self-Attention:防止偷看答案 5.4 Multi-head Attention:扩大参数量和语义分化 5.5...
首先,模型需要对输入的数据进行一个embedding操作,也可以理解为类似word2vec的操作,embedding结束之后,输入到Encoder层,Self-attention处理完数据后把数据送给前馈神经网络,前馈神经网络的计算可以并行,得到的输出会输入到下一个Encoder。 4.1 Positional Encoding Transformer模型中缺少一种解释输入序列中单词顺序的方法,它跟...
2.4 Scaled Dot-Product Attention层 先上图: 从下往上看,Q和K经过MatMul层做矩阵相乘(即上文self-attention部分提到的X*X^T),接着来到Scale层进行维度缩放(即上文self-attention部分提到的乘以dk^(-1/2))(注意这里的Mask是后续在decder部分需要使用的操作,encoder部分并没有,此层在这里跳过)。最终我们经过s...
self-attention 能够学习整张图片的receptive field (感受野),通过权重 (如上面的α'1,1α'1,2α'1,3α'1,4)可以让机器自行选择感受野。 可以认为Self-attention 是复杂的CNN ,或者CNN是简化的Self-attention. 如何选择: 接下来就开始进行transformer 的总结: 推荐一篇好的博文:什么是Transformer transformer的整...
Transformer的结构和Attention机制一样,Transformer模型中也采用了 Encoder-Decoder 架构。但其结构相比于Attention更加复杂,论文中Encoder层由6个Encoder堆叠在一起,Decoder层也一样。 每一个Encoder和Decoder的内部结构如下图: Encoder包含两层,一个Self-attention层和一个前馈神经网络层,Self-attention层能帮助当前节点不...
这一篇就主要根据谷歌的这篇Attention is All you need论文来回顾一下仅依赖于Attention机制的Transformer架构,并结合Tensor2Tensor源代码进行解释。 直观理解与模型整体结构 先来看一个翻译的例子“I arrived at the bank after crossing the river” 这里面的bank指的是银行还是河...
transformer 模型架构图如下图所示,对 encoder 和 decoder 使用了 self-attention 机制 左边是 encoder ,右边是 decoder encoder 是左边灰色的图块,它可以重复 N 次,在 encoder 中,有一个Multi-Head Attention层,根据前面了解到的信息。这层的输入是一个 sequence,输出也是一个 sequence。如下图所示。
注意力机制的本质|Self-Attention|Transformer|QKV矩阵 46.5万 703 26:10 App 【官方双语】直观解释注意力机制,Transformer的核心 | 【深度学习第6章】 5.6万 224 25:44 App 超强动画演示,一步一步深入浅出解释Transformer原理!这可能是我看到过最通俗易懂的Transformer教程了吧!——(人工智能、大模型、深度...
transformer模型的attention机制并没有包含位置信息,即一句话中词语在不同的位置时在transformer中是没有区别的,这当然是不符合实际的。 因此,在transformer中引入位置信息,相比CNN, RNN等模型,有更加重要的作用。论文中,作者添加位置编码的方法是: * 构造一个跟输入embedding维度一样的矩阵 * 然后跟输入embedding相加得...
对于transformer 来说,self-attention 只是大的网络架构中的一个 module。由上述分析我们知道,对于 self-attention 的运算量是跟 N 的平方成正比的。当 N 很小的时候,单纯增加 self-attention 的运算效率可能并不会对整个网络的计算效率有太大的影响。因此,提高 self-attention 的计算效率从而大幅度提高整个网络的效...