详解Self-Attention的实现和训练过程,细节到每个运算。Notebook链接:https://colab.research.google.com/drive/1d7qfwr32lkq3hZEZ1jNaIJ7Rz8zLNkfl, 视频播放量 749、弹幕量 1、点赞数 45、投硬币枚数 27、收藏人数 125、转发人数 12, 视频作者 青红皂白熊, 作者简介 ,相
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论文以及代码解析(上)_Hide on bush-CSDN博客_conforme...
Attention 发生在输出序列和输入序列之间,可表示为 attention\_score(source,target) Self-Attention 则发生在输出序列或输入序列内部,可表示为 attention\_score(source,source) 或attention\_score(target,target)。 Self-Attention 和 Attention 在本质是一样的,当 Source 和 Target 相同时,它们是等价的。 以上,...
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。
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 和 RNN 的区别: 并行性:由于 RNN 是逐步处理序列数据的,因此在训练和推理过程中,很难实现并行计算,导致计算效率较低。自注意力机制中,元素之间的相关性可以并行计算,因此可以更有效地利用硬件资源,提高计算效率。 长期依赖关系:传统的 RNN 在处理长序列数据时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题,难以捕...