Self-attention需要解决的问题:用于改进序列到序列的模型,如 Transformer 模型。 输入:输入的向量是可以改变的向量,如(1)文本处理,输入为一个句子(world embedding可以一个词给定一个向量,向量之间有语义的信息。one-hot encoding 就没有语音); (2)语音处理;(3)图网络,(社交网络、分子) 输出:(1)输入N个向量,...
改进:用 Truncated Self-attention,如图所示,不在全部 sequence 上计算 attention score,限制在相邻一定范围内计算。 思考:Truncated Self-attention 感觉有点像 CNN 的 receptive field。 3. 应用于图像处理,对比:CNN 模型 在图像处理中用 self attention,如图所示,把一个像素点(W,H,D)当成一个 vector,一幅图像...
当我们处理Thinking这个词时,我们需要计算句子中所有词与它的Attention Score,这就像将当前词作为搜索的query,去和句子中所有词(包含该词本身)的key去匹配,看看相关度有多高。我们用代表Thinking对应的query vector,及分别代表Thinking以及Machines对应的key vector,则计算Thinking的attention score的时候我们需要计算与的点...
self-attention 与cnn对比,数据集小的情况下,cnn精度更高,数据集更大的情况下,self-attention精度更高 3.1 self-attention vs rnn RNN和self-attention的本质区别是,RNN必须把最左边的输入存入Memory里面然后一路带到最右边才能被最后的输出考虑,有这种序列的信息;而对于Self-attention的每一个Vector对于所有的输入都...
在计算机视觉领域,self-attention被应用于图像分类、目标检测和图像生成等任务中。通过引入self-attention机制,模型可以自动学习到不同位置之间的重要程度,并根据这些重要程度对图像各个位置的特征进行加权融合,从而提高对图像结构和上下文的建模能力。 此外,self-attention也适用于处理时序数据和推荐系统中的序列问题。在时间...
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。
它能让模型动态地聚焦于输入序列中的不同部分,这在处理自然语言处理(NLP)、图像识别等任务时超级有用。 想象一下我们有一个句子:“我爱我美丽的家乡。”在self - attention机制下,每个单词都会和其他单词“交流”,计算出自己对其他单词的关联程度。“我”这个单词会根据句子中的其他单词,如“爱”“家乡”等,...
Multi-head Self-Attention和Positional Encoding（如Transformer中的位置信息）是扩展Self-Attention的两种重要方式。在图像处理中，Self-Attention可应用于RGB像素，相比于CNN，它能全局考虑信息。但也有结合CNN的新型模型，如Conformer，具体细节在后续研究中会探讨。值得注意的是，Self-Attention在Transformer中...
4-self-attention计算方法是卷王之王:B站大学自然语言处理(nlp)从入门到实践的第4集视频,该合集共计33集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。