解决方法是,给这些位置 ,设置一个负极大值(-10000),在计算ex之后变成无限趋近于 0,最终分配到的 softmax 权重小得可以忽略: ifattention_maskis not None: attention_mask = tf.expand_dims(attention_mask, axis=[1]) adder = (1.0 - tf.cast(attention_mask, tf.float32)) * -10000.0 attention_scores...
三、self - attention有啥用呢? 它的用处可大啦!在自然语言处理方面,它能让机器更好地理解我们说的话或者写的文字。比如说你用语音助手的时候,你说一句很复杂的话,self - attention就能帮助语音助手快速抓到你话里的重点,然后给你正确的回答。 在图像识别里也很有用。就像刚才说的看画的例子,它能帮助电脑快速...
现在我们已经概述了transformer embeddings和位置编码步骤,可以将注意力转向self-attention机制本身。简而言之,self-attention修改单词的向量表示,以捕获它们在输入序列中的使用上下文。self-attention中的“self”指的是该机制使用单个序列中的周围单词来提供上下文。因此,self-attention要求所有单词都以并行方式进行处理。这实...
当然，这里也可以使用其他激活函数，比如ReLU。接下来，我们将每个输入向量与对应的v相乘，并加权求和，得到输出：y1=α1·v1+α2·v2+α3·v3+α4·v4 对于[x2,x3, x4]，我们同样可以按照上述步骤进行更新相关性系数的计算，从而求解出[y2,y3, y4]。二、整体的计算流程用矩阵表达 首先，我们将输入向量I...
SAG (Self-Attention Guidance) for ComfyUI 节点的具体作用安装包获取:评论区, 视频播放量 532、弹幕量 60、点赞数 7、投硬币枚数 4、收藏人数 10、转发人数 4, 视频作者 小新python分享, 作者简介 资~料领取可以斯我扣1呢 自动掉落噢~,相关视频:Stable Diffusion超简单
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Self-Attention,有何用? 📊在处理序列模型问题时,我们之前通常使用向量(如RNN、LSTM)。但当输入向量增多时,我们面临两个挑战: 1️⃣ 如何捕捉不同输入向量之间的依赖关系? 2️⃣ 如何提高计算效率? 💡引入Self-Attention的目的是为了解决这些问题。它允许模型关注与当前任务最相关的输入部分,从而提高效率。
Self - attention啊,在我看来就像是一个神奇的魔法师。我给你举个例子吧,假如我们有一幅画,但是这幅画不是用普通的颜料画的,而是用文字描述的。就像“在一片翠绿的草地上,有一朵娇艳欲滴的红玫瑰,旁边还有一只可爱的小蜜蜂在飞舞。”如果我们想让电脑理解这幅画的内容,self - attention就派上用场了。它会像...
一个self-attention模块接收n个输入,然后返回n个输出。这个模块中发生了什么呢?用外行人的话说,self-attention机制允许输入与输入之间彼此交互(“self”),并找出它们应该更多关注的对象(“attention”)。输出是这些交互和注意力得分的总和。 1、self-attention的影响 ...