Self-Attention,自注意力机制,又称内部注意力机制,顾名思义,是一种将单个序列的不同位置关联起来以计算同一序列的表示的注意机制。 通过对注意力机制的学习我们知道,在一般任务的Encoder-Decoder框架中,输入Source和输出Target内容是不一样的,比如对于英-中机器翻译来说,Source是英文句子,Target是对应的翻译出的中文句...
1.Self-attention可以考虑全部的输入,而RNN似乎只能考虑之前的输入(左边)。但是当使用双向RNN的时候可以避免这一问题。 2.Self-attention可以容易地考虑比较久之前的输入,而RNN的最早输入由于经过了很多层网络的处理变得较难考虑。 3.Self-attention可以并行计算,而RNN不同层之间具有先后顺序。 1.Self-attention可以考虑...
🍔 Self-attention的特点 self-attention是一种通过自身和自身进行关联的attention机制, 从而得到更好的representation来表达自身. self-attention是attention机制的一种特殊情况,在self-attention中, Q=K=V, 序列中的每个单词(token)都和该序列中的其他所有单词(token)进行attention规则的计算. attention机制计算的特点...
这是符合常理的,因为一句话中的每个单词重要程度是不一样的,从语法角度说,主谓宾语比其它句子成分更重要,self-attention机制就是模型尝试学习句子成分重要程度的方法。 self-attention可以通过学习句子成分重要程度更好的理解语言的上下文,而上下文对于语言模型来说是至关重要的。例如,看一下机器人第二定律: 机器人第...
Self-Attention: 不是输入语句和输出语句之间的Attention机制,而是输入语句内部元素之间或者输出语句内部元素之间发生的Attention机制。 例如在Transformer中在计算权重参数时,将文字向量转成对应的KQV,只需要在Source处进行对应的矩阵操作,用不到Target中的信息。
自注意力机制(self-attention) B站视频-李宏毅机器学习2021-自注意力机制 1.要解决的问题 当把输入看成一个向量,输出是数值或者类别。但是如果遇到更复杂的问题呢? 假设输入是多个向量,而且数目不固定,要怎么处理呢? 总结-自注意力机制要解决的问题是:当神经网络的输入是多个大小不一样的向量,并且可能因为不同...
概述 普通自注意力(Self-Attention)的工作原理主要是让模型能够关注输入序列中不同位置的信息,并根据这些信息来生成当前位置的输出。它是Transformer模型中的一个关键组件,尤其在处理序列数据(如文本、语音等)时表现出色。 以下是自注意力机制的优缺点分析: 优点:
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: 不是输入语句和输出语句之间的Attention机制,而是输入语句内部元素之间或者输出语句内部元素之间发生的Attention机制。 例如在Transformer中在计算权重参数时,将文字向量转成对应的KQV,只需要在Source处进行对应的矩阵操作,用不到Target中的信息。
self-Attention在NLP的应用,大家耳熟能详 但是self-Attention不只能用在NLP相关领域,也可以用在其他方面,比如做语音的时候,但是在做语音的时候,你可能会对self-Attention有一个小小的改动,因为用vector表示语音信号,向量的长度会非常大,因为用一个向量表示10ms的语音信息,那么1s的语音就有100个vector,5s就是500个vect...