self-attention是attention机制的一种特殊情况,在self-attention中, Q=K=V, 序列中的每个单词(token)都和该序列中的其他所有单词(token)进行attention规则的计算. attention机制计算的特点在于, 可以直接跨越一句话中不同距离的token, 可以远距离的学习到序列的知识依赖和语序结构. 从上图中可以看到, self-attention...
在得到三个矩阵之后,上述的后续步骤可以通过如下矩阵运算代替 self-attention机制矩阵计算版本 3、multi-head self-attention 在transformer的那篇论文当中,在self-attention的基础上又提出了一种“multi-head” self-attention机制,multi-head self-attention将attention的结果映射到多个空间中去(相当于重复进行上面的self-...
Decoder也利用类似的Self-Attention机制,但它不仅仅看之前产生的输出的文字,而且还要attend encoder的输出。以上步骤如下动图所示: 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...
强推!这是我见过最强的【李宏毅机器学习】自注意力机制 (Self-attention)+Transformer详解!共计4条视频,包括:1.【李宏毅机器学习2021】自注意力机制 (Self-attention、2.【李宏毅机器学习2021】自注意力机制 (Self-attention、3.【李宏毅机器学习2021】Transformer (上
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简单讲解注意力机制(Attention Mechanism)原理 + 多头注意力代码实现 豚骨拉面-- 3197 3 bert模型实战 文本分类 情感分析 大麦和小泥 31 0 详解attention 注意力机制 模型原理 大麦和小泥 221 1 [色彩研究]灰度的力量[ColorStudies-10][LightingMentor] 是灵梦哟 2.0万 17 【李宏毅】2024年最新最全【Age...
self-attention机制的重点是使用三元组(Q, K, V)参与规则运算, 这里面Q=K=V. self-attention最大的优势是可以方便有效的提取远距离依赖的特征和结构信息, 不必向RNN那样依次计算产生传递损耗. 关于self-attention采用三元组的原因, 经典实现的方式数学意义明确, 理由充分, 至于其他方式的可行性暂时没有论文做充分...
如下图所示,encoder读入输入数据,利用层层叠加的Self-Attention机制对每一个词得到新的考虑了上下文信息的表征。Decoder也利用类似的Self-Attention机制,但它不仅仅看之前产生的输出的文字,而且还要attend encoder的输出。以上步骤如下动图所示: Transformer模型的整体结构如下图所示...