核心差异:Self-Attention关注序列内每个位置对其他所有位置的重要性,而Multi-Head Attention则通过在多个子空间中并行计算注意力,使模型能够同时捕获和整合不同方面的上下文信息,从而增强了对复杂数据内在结构的建模能力。 Self-Attention(自注意力机制):自注意力机制的核心是为输入序列中的每一个位置学习一个权重分布,这...
Multi-Head Attention(多头注意力机制):通过并行运行多个Self-Attention层并综合其结果,能够同时捕捉输入序列在不同子空间中的信息,从而增强模型的表达能力。 Multi-Head Attention实际上是多个并行的Self-Attention层,每个“头”都独立地学习不同的注意力权重。 这些“头”的输出随后被合并(通常是拼接后再通过一个线性...
Self-Attention不依赖于外部信息或先前的隐藏状态,完全基于输入序列本身。 Self-Attention Multi-Head Attention(多头注意力机制):通过并行运行多个Self-Attention层并综合其结果,能够同时捕捉输入序列在不同子空间中的信息,从而增强模型的表达能力。 Multi-Head Attention实际上是多个并行的Self-Attention层,每个“头”都独...
Self-Attention Multi-Head Attention(多头注意力机制):通过并行运行多个Self-Attention层并综合其结果,能够同时捕捉输入序列在不同子空间中的信息,从而增强模型的表达能力。 Multi-Head Attention实际上是多个并行的Self-Attention层,每个“头”都独立地学习不同的注意力权重。 这些“头”的输出随后被合并(通常是拼接后...
Multi-Head Attention(多头注意力机制)是Self-Attention的一种扩展,它通过并行地执行多个Self-Attention操作来捕捉输入序列中不同子空间的信息。每个“头”都独立地进行Self-Attention计算,然后将结果拼接起来,并通过线性变换得到最终输出。 核心步骤: 线性变换:对输入进行线性变换,生成多个查询(Query)、键(Key)和值(...
Self-Attention聚焦于单头,通过捕捉全局依赖进行信息整合。 Multi-Head Attention则通过多个并行头实现,能够在不同子空间中处理信息,捕获多样的特征和关系,更为强大和灵活。 后记:为什么计算多头的时候对每个QKV都要乘以对应的权重矩阵? 不同特征的学习 子空间变换:乘以权重矩阵可以将原始的向量投影到不同的子空间。这...
Self-Attention 其实是 Attention 的一个具体做法 给定一个 X,通过自注意力模型,得到一个 Z,这个 Z 就是对 X 的新的表征(词向量),Z 这个词向量相比较 X 拥有了句法特征和语义特征 Multi-Head Self-Attention(多头自注意力) Z 相比较 X 有了提升,通过 Multi-Head Self-Attention,得到的$Z'$相比较 Z 又...
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self-attention的进阶版本 Multi-head Self-attention,多头自注意力机制。 因为相关性有很多种不同的形式,有很多种不同的定义,所以有时不能只有一个 q,要有多个 q,不同的 q 负责不同种类的相关性。 对于1个输入a 首先,和上面一样,用 a 乘权重矩阵 W 得到 q^i,然后再用 q^i 乘两个不同的 W,得到两...