Self-Attention:全局(动态)窗长的动态权重。 Self-Attention是全局的窗长,序列有多长,窗长就要多长,并且每一个时间步 i ,权重曲线都各不相同。3. PE(Position Embedding) 正如section 2 中讨论的,没有PE的Self-Attention是位置信息模糊的,引入PE是比较重要的。
显然,y1不一定等于y2,因此加入Positional Embedding,那么Self-Attention模型对位置敏感。
最后的embedding为word_embedding+position_embedding。 3. multi-head attention 首先embedding做h次linear projection,每个linear projection的参数不一样,然后做h次attention,最后把h次attention的结果拼接做为最后的输出。 多个attention便于模型学习不同子空间位置的特征表示,然后最终组合起来这些特征,而单头attention直接把...
最后的embedding为word_embedding+position_embedding。 3. multi-head attention 首先embedding做h次linear projection,每个linear projection的参数不一样,然后做h次attention,最后把h次attention的结果拼接做为最后的输出。 多个attention便于模型学习不同子空间位置的特征表示,然后最终组合起来这些特征,而单头attention直接把...
因为注意力模型不像RNN那样无视了各输入之间的距离，因此是无法捕捉到序列顺序信息的，例如将K、V按行进行打乱，Attention之后的结果是一样的。为了保留序列信息，需要在embeddings得到的词向量上在加上一个包含序列信息的向量，即Position Embedding得到的向量。Position Embedding计算方法：Position Embedding的...
self-attention与attention的区别: self-attention:我自己的词,和自己上下文进行计算 attention:与其他词进行计算 (2)Transformer细节 Input Embedding Queries Keys Values 以NLP中为例: x1、x2为embeding得到的结果 由x1与x1、x2之间的关系 x1 询问——Queries q1 ...
4. Position Embedding 因为注意力模型不像RNN那样无视了各输入之间的距离,因此是无法捕捉到序列顺序信息的,例如将K、V按行进行打乱,Attention之后的结果是一样的。为了保留序列信息,需要在embeddings得到的词向量上在加上一个包含序列信息的向量,即Position Embedding得到的向量。
其实,VIT也有维护这种特性的方法,上面所说的attention是一种,位置编码也是一种。我们来看看VIT的位置编码学到了什么信息: 上图是VIT-L/32模型下的位置编码信息,图中每一个方框表示一个patch,图中共有7*7个patch。而每个方框内,也有一个7*7的矩阵,这个矩阵中的每一个值,表示当前patch的position embedding和其余...
一、Self-Attention概念详解了解了模型大致原理,我们可以详细的看一下究竟Self-Attention结构是怎样的。其基本结构如下对于self-attention来讲,Q(Query), K(Key), V(Value)三个矩阵均来自同一输入,首先我们要计算Q与K之间的点乘,然后为了防止其结果过大,会除以一个尺度标度 ,其中 为一个query和key...
一、Self-Attention概念详解 了解了模型大致原理,我们可以详细的看一下究竟Self-Attention结构是怎样的。其基本结构如下 对于self-attention来讲,Q(Query), K(Key), V(Value)三个矩阵均来自同一输入,首先我们要计算Q与K之间的点乘,然后为了防止其结果过大,会除以一个尺度标度,其中为一个query和key向量的维度。再...