2. Attention 是通过一个查询变量 Q 找到 V 里面重要信息,K 由 V 变幻而来,QK=A ,AV = Z(注意力值) ,Z 其实是 V 的另一种表示,也可以称为词向量,具有句法和语意特征的 V 3. 也就是说,self-attention 比 attention 约束条件多了两个: (1) Q=K=V(同源) (2) Q,K,V需要遵循attention的做法 ...
根据他们之间的重要区别, 可以区分在不同任务中的使用方法: 1、在神经网络中,通常来说你会有输入层(input),应用激活函数后的输出层(output),在RNN当中你会有状态(state)。如果attention (AT) 被应用在某…
综上所述,Attention和Self-Attention在计算对象、应用场景和功能方面存在显著差异。Attention更侧重于处理两个不同序列之间的关系,而Self-Attention则更关注序列内部不同位置之间的相关性。
而Attention就是每个元素的重要程度，对于CNN里的话就是Channel Attention就是每个通道的重要程度，Spatial ...
为了防止单一一次的attention自注意机制算的值有过拟合的风险，所以我们多算几个attention，每个算一个头...
Self-Attention允许输入序列中的每个元素都与序列中的其他所有元素进行交互。 它通过计算每个元素对其他所有元素的注意力权值,然后将这些权值应用于对应元素的本身,从而得到一个加权和的输出表示。 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和Attentiond的区别 2024.3.12 Self-Attention和Attentiond的区别 注意力机制是一个很宽泛(宏大)的一个概念,QKV相乘就是注意力,但是他没有规定QKV是怎么来的 通过一个查询变量Q,去找到V里面比较重要的东西 假设K==V,然后QK相乘求相似度A,然后AV相乘得到注意力值Z,这个Z就是V的另外一种形式的...
而self-attention机制则计算序列中每个元素与其他元素的相似度,根据相似度对其他元素的信息进行加权聚合。 3.对拓扑结构的依赖程度不同 GCN非常依赖于图的拓扑结构,节点的更新受其邻居节点的影响,忽略了远程节点的影响。Self-attention机制则通过计算元素间的相似度,使得每个元素都能获得全局的信息,无需拓扑结构。 ...
下面是一个简单的例子，演示Self-Attention和Cross Attention的区别。假设有两个序列A和B，它们分别表示...