项目专栏:【PyTorch深度学习项目实战100例】 一、基于LSTM + 注意力机制(self-attention)进行天气变化的时间序列预测 由于大气运动极为复杂,影响天气的因素较多,而人们认识大气本身运动的能力极为有限,因此天气预报水平较低.预报员在预报实践中,每次预报的过程都极为复杂,需要综合分析,并预报各气象要素,比如温度、降水...
这里仍然以机器翻译中的Self-Attention来说明,如下图是可视化地表示Self-Attention在同一个英语句子内单词间产生的联系。 从上图可以看出,Self Attention可以捕获同一个句子中单词之间的一些句法特征或者语义特征。 同时,引入Self Attention后会更容易捕获句子中长距离的相互依赖的特征,因为如果是RNN或者LSTM,需要依次序序...
2 LSTM的时序依赖问题 3 Self-Attention:并行的RNN 3.1 self-attention的单层算法 3.2 self-attention的矩阵化 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 ...
主要是为了缩小点积范围,确保softmax梯度稳定性,具体推导可以看这里:Self-attention中dot-product操作为什么要被缩放,然后就是为什么要softmax,一种解释是为了保证注意力权重的非负性,同时增加非线性,还有一些工作对去掉softmax进行了实验,如PaperWeekly:线性Attention的探索:Attention必须有个Softmax吗? ③ 然后就是刚才...
在Pytorch中实现self-attention，关键在于初始化参数矩阵（Wq、Wk、Wv），以及转换矩阵维度以支持multi-head计算。forward函数中，输入经过位置编码和mask处理后，与参数矩阵相乘进行attention计算。总之，self-attention通过并行计算和多头机制，有效处理了序列数据中的长距离依赖问题，提高了模型的并行性和计算...
Self-Attention Self Attention可以捕获同一个句子中单词之间的一些句法特征.引入Self Attention后会更容易捕获句子中长距离的相互依赖的特征 如果是RNN或者LSTM,需要依次序序列计算,对于远距离的相互依赖的特征,要经过若干时间步步骤的信息累积才能将两者联系起来,而距离越远,有效捕获的可能性越小。
1.1 Attention Mask 1.2 Padding Mask 2 实现多头注意力机制 2.2 定义前向传播过程 2.3 多头注意力计算过程 2.4 示例代码 引用 既然看到有人在问了,那我就先把本该下周推送的内容截取部分贴在这里。关于self-attention中存在的mask情况,可以看下面的内容。 同时,如果想要更好的理解Attention mask,建议先看Transformer...
Transformer之Self-Attention(自注意力机制),说人话式解析与代码详解! 早上好我是DJ同学 2684 4 25:28 ViT| Vision Transformer |理论 + 代码 Enzo_Mi 2.1万 71 16:36 50-自注意力(self-attention)和位置编码(Positional Encoding)-自然语言处理-pytorch 大葆台到了 3272 3 ...
defattention_net_with_w(self, lstm_out):''':param lstm_out: [batch_size, time_step, hidden_dims * num_directions(=2)]:return:'''lstm_tmp_out = torch.chunk(lstm_out,2, -1)# h [batch_size, time_step, hidden_dims]h = lstm_tmp_out[0] + lstm_tmp_out[1]# atten_w [batch...
Self-Attention模型的输入和输出均为等长序列，因此，从效果的角度看，Self-Attention可以取代LSTM。