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...
2.3 Masked Attention 有时候,我们并不想在做attention的时候,让一个token看到整个序列,我们只想让它看见它左边的序列,而要把右边的序列遮蔽(Mask)起来。例如在transformer的decoder层中,我们就用到了masked attention,这样的操作可以理解为模型为了防止decoder在解码encoder层输出时“作弊”,提前看到了剩下的答案,因此...
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机制计算的特点在于, 可以直接跨越一句话中...
Transformer模型中最关键部分就是自注意力(Self-Attention)机制,正如 Transformer 的论文的标题是“Attention Is All You Need”!以文本问题为例来讲解这个机制。在处理文本问题时,自注意力机制会告诉模型:在处理句子中的每个单词时,特别关注某些重要的单词,并或多或少地忽略其它单词。简单来说,就是给句子中不同...
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(自注意力) 前导知识:自然语言处理,Transformer。 4.Self-attention自注意力机制 自注意力机制是注意力机制的变体,其减少了对外部信息的依赖,更擅长捕捉数据或特征的内部相关性。 自注意力机制在文本中的应用,主要是通过计算单词间的互相影响,来解决长距离依赖问题。
自注意力机制允许模型关注句子中所有位置的词，从而在处理文本时能够关联不同的词，提高翻译等任务的准确...
这种机制最初在“Transformer”模型中被广泛应用,并在各种NLP任务中取得了巨大成功。 自注意力机制的核心思想是利用输入序列中各个元素之间的相互作用来动态地计算每个元素的表示,而不是简单地对整个序列应用固定的权重。在自注意力机制中,每个元素都会与其他元素进行交互,然后根据这些交互来调整它的表示。这种方法使得...