attention_mask = tf.expand_dims(attention_mask, axis=[1]) adder = (1.0 - tf.cast(attention_mask, tf.float32)) * -10000.0 attention_scores += adder 划重点,attention-maski 是针对 K!不是 Q 更不是 V! 6.加权求和 即使用 attention 分数,对 V 进行加权求和。输入矩阵的维度为: score - [B...
输入qkv然后 qk 相乘然后归一化,然后经过一个mask 掩码张量(隐藏没有出现的单词)然后经过softmax 得到一个得分,再然后和v 进行相乘 就是我们的注意力的计算过程,按照公式来的 多头注意力,例如2句话, [2, 5, 512] #2个句子每个句子5个单词,每个单词用512维度来表示 最后一个维度进行切分, 例如512,切分成8...
在 Attention 机制中，从广义上来说Q、K、V三者做了一种类似上面所说的搜索运算，从而找出在全部输入...
self-attentionquerykeyvaluemulti-head attention分组线性变换位置编码维度变换扩展复制 本视频内容主要讲解了Self-Attention机制中的一种特殊处理方式,即通过对Query、Key、Value(QKV)三个参数的分组和变换来进行计算效率的优化。视频中详细讲述了Multi-Head Attention中每个头具有不同的维度,并且如何通过分组来实现参数的...
Self-Attention 公式解释 Self-Attention 的公式如下: Attention(Q,K,V)=softmax(QKT√dk)VAttention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V 我们以上面的嘈杂聚会中要专注于一个朋友的谈话场景来解释: 查询(Query) 代表当前的焦点或需要翻译的部分。这就像是你想要听的你朋友的声音。
“查询-键-值”模式带参数,提高了模型能力。自注意力模型常用QKV方式 。 这就说到了本质:QKV是带参数的,所以能力提高了。 放在一起仔细端详~ 发现其中奥妙: 2. X线性映射到三个不同的空间QKV 把图拆开了看更方便。就是最简单的线性变换,没有难度。注意一下维度。QK维度相等,why? V的维度可以不一样?
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通过这种方式,Self-Attention 机制能够捕捉序列中的长距离依赖关系,并为每个位置产生一个新的表示,这个表示是所有位置的加权和,权重由元素之间的相似度决定。 为什么要用QKV三个?而不是一个? Transformer中使用三个不同的Q(查询)、K(键)、V(值)矩阵,可以想象成我们在处理信息时,不同的角度和目的会使用不同的...
输入qkv，qk相乘归一化，通过掩码张量进行处理，再经过softmax计算权重，与v相乘得出注意力。多头注意力计算，将文本划分为多个部分，每个注意力机制优化特定词汇特征，确保不同注意力机制的平衡与多样性，实验显示效果提升。输入张量形状为 (N,*, 512)，经过线性变换后，输出维度为 (N,*,512) 或 (N...
从attention的计算步骤可以看出，Q, K对应的embedding的维度需保持一致，因此，当在实际应用过程中，若...