用原论文公式表示为: MultiHead\left( Q, K, V \right)=Concat\left( head_{1},...,head_{h} \right)W^{O} where head_{i}=Attention\left( QW_{i}^{Q},KW_{i}^{K},VW_{i}^{V} \right) ( W_{i}^{Q}\inℝ^{d_{model}\times d_{k}}, W_{i}^{K}\inℝ^{d_{model...
- 为了增强模型的表达能力,通常会使用多头注意力(Multi-Head Attention),即同时学习多组不同的 Query、Key、Value 矩阵,最后将它们拼接并再次进行线性变换得到最终输出。 Self-Attention 的优点在于可以捕捉长距离依赖关系,同时允许模型在不同位置之间建立直接的联系,而无需像循环神经网络(RNN)那样依赖序列的顺序。这使...
通过仔细的画图分析才终于搞懂Swin-Transformer的shifted-window self-attention的算法和背后原理,上次读到这么令人兴奋的论文还是3年前,敬请期待Swin-Transformer的解读文章。 发布于 2021-03-30 23:24 赞同20 分享收藏 写下你的评论... 2 条评论 默认 最新 huxiao64 画图用什么软件呢 2023-06...
Self-attention原理 整体原理 Self-attention考虑了全局信息,但是又侧重重点。 输入是一个整个序列,会经过一个Self-Attention的架构,得到一串输出,再经过全连接层,进行输出。 核心公式 矩阵表示: Attention(Q,K,V) = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V 为什么是这么表示呢? 详细原理 接下来,详细看一下Se...
之前对transformer 和 self attention 的区别 一直没有认真思考,觉得就是多了几层网络层。今天重新思考整理:1:FFN 相当于将每个位置的Attention结果映射到一个更大维度的特征空间,然后使用ReLU引入非线性进行筛选,最后恢复回原始维度。需要说明的是,在抛弃了 LSTM 结构后,FFN 中的 ReLU成为了一个主要的能提供非线性...
这个进程被原论文称为“头”，即 head。这 8 个“头”之间互不干扰，各自运算各自的 Attention 机制...
再将新空间下的Q映射到新空间下的K，得到下一个语义融合所需要的权重(attention)。用得到的相关性(...