Multi-Head Attention(多头注意力机制):通过将输入的查询、键和值矩阵分割成多个头,并在每个头中独立计算注意力,再将这些头的输出拼接线性变换,从而实现在不同表示子空间中同时捕获和整合多种交互信息,提升模型的表达能力。 Multi-Head Attention 工作流程 初始化:首先,初始化必要的参数,包括查询、键和值矩阵的权重,...
随着Transformer模型的迅速普及,Self-Attention(自注意力机制)和Multi-Head Attention(多头注意力机制)成为了自然语言处理(NLP)领域中的核心组件。本文将从简要介绍、工作流程、两者对比三个方面,为您解析这两种注意力机制。 一、简要介绍 Self-Attention(自注意力机制):使输入序列中的每个元素能够关注并加权整个序列中的...
Self-Attention(自注意力机制):通过生成查询、键和值向量,计算并归一化注意力分数,最终对值向量进行加权求和,从而得到输入序列中每个位置的加权表示。 Self-Attention工作流程 第一步:查询、键和值的生成 输入:接收一个由嵌入向量组成的输入序列,这些嵌入向量可以是词嵌入加上位置嵌入。 处理:使用三个独立的线性层(...
Self-Attention 自注意力机制(Self-Attention)是指在序列建模中,每个数据点能够参考同一序列中的其他数据点,以捕捉序列的内部依赖关系。它是在序列内部进行信息聚合的一种方法。输入:对于序列中的每个数据点…
一般的注意力模型。本文将介绍自注意力和多头注意力,为后续介绍Transformer做铺垫。 自注意力 如果注意力模型中注意力是完全基于特征向量计算的,那么称这种注意力为自注意力: 图片改自:[1] 例如,我们可以使用权重矩阵 、 和对特征矩阵进行线性变换,得到
求出Q, K, V,这里是求MultiHead的Q,K,V,所以Shape为(batch, head数, 词数,d_model/head数) 1.1 首先,通过定义的W^q,W^k,W^v求出SelfAttention的Q,K,V,此时Q,K,V的Shape为(batch, 词数, d_model) 对应代码为 `linear(x)` 1.2 分成多头,即将Shape由(batch, 词数, d_model)变为(batch, ...
为注意力层提供了多个“表示子空间”。对于多头注意力,我们不仅有一个,而且还有多组Query/Key/Value权重矩阵,这些权重矩阵集合中的每一个都是随机初始化的。然后,在训练之后,每组用于将输入Embedding投影到不同的表示子空间中。多个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。
在计算机的世界里,自注意力机制帮助电脑找出一句话里哪些词是“好朋友”,哪些词需要一起被理解。这就像帮助玩具找到它们的好朋友,让整个故事更有意思。 Multi-Head Attention(多头注意力机制) 假如你有一群不同的小朋友,每个人都有自己最喜欢的玩具。一个小朋友可能最喜欢超级英雄,另一个可能喜欢动物,还有一个可能...
Self-Attention(自注意力机制):通过生成查询、键和值向量,计算并归一化注意力分数,最终对值向量进行加权求和,从而得到输入序列中每个位置的加权表示。 Self-Attention工作流程 第一步:查询、键和值的生成 输入:接收一个由嵌入向量组成的输入序列,这些嵌入向量可以是词嵌入加上位置嵌入。
Self-Attention(自注意力机制):通过生成查询、键和值向量,计算并归一化注意力分数,最终对值向量进行加权求和,从而得到输入序列中每个位置的加权表示。 Self-Attention工作流程 第一步:查询、键和值的生成 输入:接收一个由嵌入向量组成的输入序列,这些嵌入向量可以是词嵌入加上位置嵌入。