Self-attention的公式可以分为以下几个部分:查询(query)向量、键(key)向量、值(value)向量、注意力权重和输出。 首先,我们需要将输入序列经过线性变换得到三个向量:查询向量Q,键向量K和值向量V。这些向量通过对输入序列矩阵和线性变换矩阵进行乘法运算得到。具体的公式如下: Q=X某W_q K=X某W_k V=X某W_v ...
更具体的来说,我们看注意力机制公式: Attention(Q,K,V)=softmax(QKT√dk)VAttention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V 矩阵乘法: QKTQKT表示查询QQ和键KK的矩阵乘法。这个操作是可以完全并行的,因为你可以同时计算QQ中每一行与KTKT中每一列的点积。在实际的计算中,这通常是通过高效的线性代数库来实现的,这些库能够...
Attention Function 上图是大名鼎鼎的Attention Function,第一眼看过去,哦,两个向量相乘除以一个像是normalization的向量的平方根,然后做一个softmax处理,最后再乘以一个向量。我相信大家第一眼看到这个公式是非常懵逼的,假如你懵逼了,那么下面的这个公式各位是否知道其意义呢? 我们先抛开Q K V三个矩阵不谈,self-at...
首先分析左半部分,从下往上看inputs即为我们输入的字符串序列,此时在计算前我们要对输入序列进行如图所示的Input Embedding,此处即为上文self-attention中的语义信息转换,把输入的每个词转换为对应的词向量 同时transformer在embedding部分增加了位置编码,其位置计算公式为: pos 指当前词在句子中的位置, 是指向量中每个...
apply attention mask (4)softmax 权重计算 \text{softmax}(z_i) = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^{n} e^{z_j}}\\将任意的实数向量归一化为概率分布(输出值在 0～1 之间且和为 1),即在给定查询下每个键值对的重要性权重,应用到值向量得到最终结果,如下图所示: ...
这个矩阵包含了所有输入向量之间的相关性信息，是计算attention值的关键一步。通过这种方式，我们可以高效地获取每两个输入向量之间的关联程度，进而为后续的模型训练提供有力的支持。同样地，我们也可以将q1到q4拼接成一个矩阵Q，然后直接与矩阵K进行相乘操作。公式表示为：Q = q1, q2, q3, qK * Q 其中，K是...
键值对Attention最核心的公式为:Attention(Q,K,V)=softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V 这个公式比较难理解,我们先不忙关注Q、K、V,而是从公式softmax(XX^T)X入手,一步步拆解下来看 1.XX^T代表什么? 我们知道,矩阵可以看作由一些向量组成,一个矩阵乘以它自己转置的运算,其实可以看成这些向量分别与其他...
下面详细讲述self-attention的计算过程 1. 首先,self-attention会计算出三个新的向量,在论文中,embedding向量的维度是512维,我们把这三个向量分别称为Query、Key、Value,这三个向量是用embedding向量分别与一个矩阵相乘得到的结果,这个矩阵是随机初始化的,纬度是(512,64),并会随着BP过程,这三个参数矩阵会不断的进...
在图中可以看到,a表示对输入数据进行处理之后,作为self-attention的输入,从而得到b。其中,在得到每个b的过程中,都会考虑到输入的每个元素,包括a1, a2, a3, a4。这样对于输出的结果更合理。 对于中间那一块深色的模块,就是自注意力机制的核心。在注意力机制中,首先需要计算注意力得分,比如:在进行计算第一元素时,...