self-attention的整体结构图如图1。 首先有QKV三个矩阵,这三个矩阵均由 embedding 的结果经过不同的线性变换得到。(关于QKV的理解可以参考深度学习attention机制中的Q,K,V分别是从哪来的?) 将Q和K做矩阵乘法,得到新的矩阵。 对结果做缩放,在公式了表达为除以dk,主要是为了解决值过大带来的,softmax存在可能梯度...
因此,具体使用何种算法作为attention function,是一个开放性的问题,可以根据自己的理解,而尝试不同的算法。 下面我们来具体看下Transformer的Self Attention都做了哪些优化。在Self Attention中,注意力函数被抽象为,将Query信息与一个Key-Value数据集进行相关性计算的过程,计算的Output结果为Key-Value数据集中每对元素与Qu...
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: 能够捕获长距离依赖:自注意力机制允许模型在计算序列中某个...
在Self Attention中,注意力函数被抽象为,将Query信息与一个Key-Value数据集进行相关性计算的过程,计算的Output结果为Key-Value数据集中每对元素与Query的权重值。其中Query、Key、Value和Output均为向量。此函数被称为Scaled Dot-Product Attention。 让我们继续以a1-a4的输入为例,拆解一下Transformer中的Scaled Dot-Pr...
本文将深入解析Self-Attention、Multi-Head Attention和Cross-Attention这三种重要的注意力机制,帮助读者理解其原理、优势及实际应用。 一、Self-Attention机制 原理概述:Self-Attention,即自注意力机制,是一种让模型在处理输入序列时能够关注到序列内部不同位置之间相关性的技术。它打破了传统序列模型(如RNN、LSTM)中信息...
只要设置合适的参数,Self-attention可以做到和CNN一样的事,可以发现Self-attention比CNN更加灵活,但是更灵活的model需要更多的data,否则容易过拟合,而有限制的模型可能在数据小的时候也不会过拟合。 16×16的patch(图像的一个块),每个patch就看成一个word ...
一个正常的自注意【self attention】计算在计算某位置的时候允许模型关注其右边的信息,屏蔽式自注意力【masked self attention】则不能关注到右侧信息: 2、注意力机制的计算 我们再来看看,自注意力机制是如何做的,意义是什么。 在在生成某个单词之前,它会先让模型理解相关单词,这些相关单词可以解释某个单词的上下文,...
传统的Attention机制发生在Target的元素和Source中的所有元素之间。 简单讲就是说Attention机制中的权重的计算需要Target来参与。即在Encoder-Decoder 模型中,Attention权值的计算不仅需要Encoder中的隐状态而且还需要Decoder中的隐状态。 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...
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”都独立地学习不同的注意力权重。
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...