本文首发于我的微信公众号里,地址:Self-Attention与Transformer 我的个人 微信公众号:Microstrong 微信公众号ID:MicrostrongAI 公众号介绍:Microstrong(小强)同学主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智…
Attention机制详解(二)——Self-Attention与Transformer 一篇transformer详细介绍 RNN由于其顺序结构训练速度常常受到限制,既然Attention模型本身可以看到全局的信息, 那么一个自然的疑问是我们能不能去掉RNN结构,仅仅依赖于Attention模型呢,这样我们可以使训练并行化,同时拥有全局信息? 这一篇就主要根据谷歌的这篇...
self-attention的输出后接入的是一个FFN(前向传播网络)结构,如下图所示 FFN(x)=max(0,xW_0+b_0)W_1+b_1 先经过一个relu然后再过一个线性加权,可以看到无论是self-attention还是FFN都不再依赖于前一时刻的输入,因此transformer的整个计算过程是可以并行的。 源码表示如下 class PositionwiseFeedForward(nn.Mo...
Transformer的并行化我认为主要体现在self-attention模块,在Encoder端Transformer可以并行处理整个序列,并得到整个输入序列经过Encoder端的输出,在self-attention模块,对于某个序列 ,self-attention模块可以直接计算 的点乘结果,而RNN系列的模型就必须按照顺序从 计算到 。 10. Reference 【1】【transformer】 你应该知道的 t...
Transformer模型的整体结构如下图所示 这里面Multi-head Attention其实就是多个Self-Attention结构的结合,每个head学习到在不同表示空间中的特征,如下图所示,两个head学习到的Attention侧重点可能略有不同,这样给了模型更大的容量。 Self-Attention详解 了解了模型大致原理,我们可以详细的看一下究竟Self-Attention结构是怎...
Transformer中的attention是self-attention,self-attention跟attention的主要区别是三个参数Q、K、V都是通过输入语句,就是自己来转换得到的。 2.Bertbert...可以稍稍过一遍,比如中国名校。这样权重高的信息得到较高的关注度。attention的三个阶段 阶段1:query和key进行相似度计算 阶段2:将权值归一化,得到可用的权重 阶...
深入浅出:Transformer编码器解码器与自注意力机制(self-attention) | 人工智能,大模型 1.0万播放 【专业】清华博士示范阅读AI论文+学习资源分享推荐 10.3万播放 [双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai 326.1万播放 27 含并行连结的网络 GoogLeNet / Inception V3【动手学深度学习v2】 16.4万播放 29 残差网络 Res...
Self-Attention是Transformer模型的核心部分,它的作用是对输入的向量序列进行自我关注,从而捕获到序列中的上下文信息。与传统的RNN或CNN模型相比,Self-Attention具有更好的并行性和全局性,可以更加有效地处理长序列。 Self-Attention的计算过程可以分为三个步骤:Query、Key和Value的计算,以及Attention权重的计算。 Query、Ke...
Transformer分为两块,左面是encode右面是decode。Nx表示这个结构可以循环很多次。decode中间使用了cross-attention。 self-attention是训练出来的吗 如图: Transformer中Encoder的一个模块: 但右面不同单词之间的强弱是怎么计算出来的呢,下面用一页将Self-attention的计算机制解释出来。(其实是解释了一遍Self-attention的计算...
self-attention与Transformer 文章目录 self-attention与Transformer 参考 整体介绍 内部结构 multi-head self-attention 回过头来看Transformer encoder部分 decoder部分 参考 此前笔记:Tranformer 李宏毅2021春机器学习课程:self-attention 李宏毅2021春机器学习课程:T... 查看原文 李宏毅——transformer 李宏毅——transformer...