注意,attention和self-attention不是一个东西。attention是一个广泛的思想,包含self-attention、cross-attention、bi-attention等。本文着眼于Transformer,主要讨论self-attention和cross-attention。 self-attention机制其实在Transformer提出的时候已经应用在各种模型上了,但是效果一直有待提升。self-attention也有很多分类,比如单...
在2021 年课程的 transformer 视频中,李老师详细介绍了部分 self-attention 内容,但是 self-attention 其实还有各种各样的变化形式: 先简单复习下之前的 self-attention。假设输入序列(query)长度是 N,为了捕捉每个 value 或者 token 之间的关系,需要对应产生 N 个 key 与之对应,并将 query 与 key 之间做 dot-pr...
答案是:多头注意力机制的组成是有单个的self-attention,由于self-attention通过产生QKV矩阵来学习数据特征,那每一个self-attention最终会产生一个维度上的输出特征,所以当使用多头注意力机制的时候,模型就可以学习到多维度的特征信息,这使得模型可以从多个维度更好的理解数据。同时多头注意力机制还是并行计算的,这也符合...
Transformer的结构和Attention机制一样,Transformer模型中也采用了 Encoder-Decoder 架构。但其结构相比于Attention更加复杂,论文中Encoder层由6个Encoder堆叠在一起,Decoder层也一样。 每一个Encoder和Decoder的内部结构如下图: Encoder包含两层,一个Self-attention层和一个前馈神经网络层,Self-attention层能帮助当前节点不...
可以认为Self-attention 是复杂的CNN ,或者CNN是简化的Self-attention. 如何选择: 接下来就开始进行transformer 的总结: 推荐一篇好的博文:什么是Transformer transformer的整体结构图 在trasformer中的normalization,不是传统的batch_normalization,而是layer_normalization ...
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dk,其中dk为一个query和key向量的维度。再利用Softmax操作将其结果归一化为概率分布,然后再乘以矩阵V就得到权重求和的表示 ...
Transformer之Self-attention 前言 本文主要介绍在看李宏毅自注意机制视频的一些自我总结。 1.运行原理 图1 POS tagging 当利用全连接网络,输入一段话(I saw a saw(我看到一个锯子)),输出对应单词数目的标签(假设输出为单词的词性表示(名词,动词,形容词等)),如图1所示,这种情况下,我们很难获得正确的答案。为了...
Transformer 使用自注意力(Self-Attention)机制在序列处理任务中,特别是自然语言处理(NLP)领域,变得越来越流行,主要是因为它在计算复杂度、并行化能力、长距离依赖的建模能力等多个关键方面相较于传统的循环神经网络(RNNs)和卷积神经网络(CNNs)具有显著的优势。
像GPT等大语言模型都是基于Transformer架构,Transformer 的核心机制是Self-attention,理解Transformer和Self-attention是理解大模型的关键前提。 今天给大家分享李宏毅教授关于Self-attention和Transformer的视频课程对应的PPT。 后台回复lst获取ppt。 下面是这两篇PPT的内容总结。
自注意力机制（Self-attention）是深度学习领域中的一个重要概念，常用于处理序列数据，如文本、语音和图像等。它允许模型在计算过程中考虑序列中各个元素之间的相互关系，从而提高模型的表达能力。下面我们将逐步理解自注意力机制及其在Transformer模型中的应用。首先，自注意力机制可用于处理序列输入和输出一对...