Self-Attention,自注意力机制,又称内部注意力机制,顾名思义,是一种将单个序列的不同位置关联起来以计算同一序列的表示的注意机制。 通过对注意力机制的学习我们知道,在一般任务的Encoder-Decoder框架中,输入Source和输出Target内容是不一样的,比如对于英-中机器翻译来说,Source是英文句子,Target是对应的翻译出的中文句...
概述 普通自注意力(Self-Attention)的工作原理主要是让模型能够关注输入序列中不同位置的信息,并根据这些信息来生成当前位置的输出。它是Transformer模型中的一个关键组件,尤其在处理序列数据(如文本、语音等)时表现出色。 以下是自注意力机制的优缺点分析: 优点:
一、Self-Attention 二、SimpleRNN + Self-Attention 三、Summary(总结) 一、Self-Attention Self-Attention,把Attention用在一个RNN网络上 Attention可以用在所有的RNN上 Self-Attention [2]: attention [1] beyond Seq2Seq models. The original self-attention paper uses LSTM .(self-attention的原始论文,把atte...
1.Self-attention可以考虑全部的输入,而RNN似乎只能考虑之前的输入(左边)。但是当使用双向RNN的时候可以避免这一问题。 2.Self-attention可以容易地考虑比较久之前的输入,而RNN的最早输入由于经过了很多层网络的处理变得较难考虑。 3.Self-attention可以并行计算,而RNN不同层之间具有先后顺序。 1.Self-attention可以考虑...
self-attention的进阶版本Multi-head Self-attention,多头自注意力机制。 因为相关性有很多种不同的形式,有很多种不同的定义,所以有时不能只有一个q,要有多个q,不同的q负责不同种类的相关性。 对于1个输入a。 首先,和上面一样,用a乘权重矩阵W得到,然后再用乘两...
self-attention的进阶版本Multi-head Self-attention,多头自注意力机制 因为相关性有很多种不同的形式,有很多种不同的定义,所以有时不能只有一个q,要有多个q,不同的q负责不同种类的相关性。 对于1个输入a 首先,和上面一样,用a乘权重矩阵W得到,然后再用乘两个不同的W,得到两个不同的,i代表的是位置,1和2...
自注意力机制(self-attention) B站视频-李宏毅机器学习2021-自注意力机制 1.要解决的问题 当把输入看成一个向量,输出是数值或者类别。但是如果遇到更复杂的问题呢? 假设输入是多个向量,而且数目不固定,要怎么处理呢? 总结-自注意力机制要解决的问题是:当神经网络的输入是多个大小不一样的向量,并且可能因为不同...
4.Self-attention自注意力机制 自注意力机制是注意力机制的变体,其减少了对外部信息的依赖,更擅长捕捉数据或特征的内部相关性。 自注意力机制在文本中的应用,主要是通过计算单词间的互相影响,来解决长距离依赖问题。 注意力机制的计算过程: 1.将输入单词转化成嵌入向量(Transformer中,先把词变为向量表示,再加上位置...
答案是:多头注意力机制的组成是有单个的self-attention,由于self-attention通过产生QKV矩阵来学习数据特征,那每一个self-attention最终会产生一个维度上的输出特征,所以当使用多头注意力机制的时候,模型就可以学习到多维度的特征信息,这使得模型可以从多个维度更好的理解数据。同时多头注意力机制还是并行计算的,这也符合...
Self-attention是Transformer最核心的思想,这两天重新阅读了论文,有了一些新的感想,便急忙将其记下,与朋友们共勉。 博主刚开始接触self-attention时,最不理解的地方就是Q K V这三个矩阵以及我们常提起的query查询向量,现在想来,应该是被纷繁复杂的高维矩阵运算难住了,没有真正理解矩阵运算的核心意义。因此,在本文之...