Self-Attention的原理基于Transformer模型,它能够在不同位置的单词之间自动学习单词之间的关系,从而更好地理解文本的上下文。 Self-Attention的核心思想是,将输入的文本表示分成三个部分:查询(query),键(key),和值(value)。对于每个查询中的单词,通过计算与所有键之间的相似性来计算一个权重,再将这些权重与对应的值...
自注意力(Self-Attention)机制是一种特殊的注意力机制,它允许模型在处理一个序列时,考虑到序列中每个元素与其他所有元素的关系。这种机制可以帮助模型更好地理解序列中的上下文信息,从而更准确地处理序列数据…
以论文《Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers》中的一张图来举例,如图5所示:小猫上的这个蓝色小正方形就是对应该位置的patch的query,而右侧的三个可视化的特征图,分别是这个query patch在3个不同的头上的计算结果。这三张图是怎么来的呢?我不敢保证,我猜测这是qk相乘后得到...
为了在self-attention中引入位置信息，我们采用了位置编码的技术。通过这种方式，模型能够了解每个输入位置的重要性，从而在处理序列时能够考虑到位置因素。如果给输入ai附加一个位置编码ei，那么这个输入的位置信息就会得以体现，其中i代表位置编号。值得注意的是，向量的长度是可人为设定的，也可以从数据中通过训练来获得。
一.最常见的self-attention 对于自注意力机制而言,我们有的时候会遇到词性分类的任务,比如说给定一句话,我想知道这句话当中每一个单词的词性。但是使用双向lstm呢,会有很多信息被忽略掉,尤其是一些位于后面的词很可能前面的词对它的影响没有那么大,即使我们的lstm考虑了一些遗忘门,增强记忆的一些机制,位于最前面的...
### Self-Attention 的原理: 1. **Query、Key、Value**: - 对于输入序列中的每个元素,通过三个线性变换(分别是 Query 矩阵、Key 矩阵和 Value 矩阵)将输入向量映射到三个不同的表示空间。这些映射可以通过学习得到,通常是通过权重矩阵乘法实现的。
Self-attention 的计算过程主要包括三个步骤:query 计算、key 计算和 value 计算。 1.Query 计算:对输入序列的每个位置进行向量化,得到一组查询向量。 2.Key 计算:对输入序列的每个位置进行向量化,得到一组键向量。 3.Value 计算:对输入序列的每个位置进行向量化,得到一组值向量。 接下来,将查询向量、键向量和值...
最终,我们希望通过本文能够促进self-attention在实际应用中的进一步推广和发展。 2. self-attention的原理: self-attention是一种用于序列数据处理的机制,它能够建模序列内部元素之间的关系,并为每个元素分配一个权重,用于表示这个元素在整个序列中的重要程度。这种机制可以被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉和时序数据等...
self-attention层的好处是能够一步到位捕捉到全局的联系,解决了长距离依赖,因为它直接把序列两两比较(代价是计算量变为 O(n2),当然由于是纯矩阵运算,这个计算量相当也不是很严重),而且最重要的是可以进行并行计算。 相比之下,RNN 需要一步步递推才能捕捉到,并且对于长距离依赖很难捕捉。而 CNN 则需要通过层叠来...