self - attention就像是你的眼睛和大脑的结合体,它会自动地先关注到画里最吸引人的部分,可能是那朵特别鲜艳的花,也可能是那个表情很有趣的小人儿。 在文本处理里也是一样的道理。当有一段长长的文字的时候,self - attention能快速地找到那些关键的字词。就像你读一篇文章,有些词一出现你就知道这篇文章大概是讲...
Self-Attention聚焦于单头,通过捕捉全局依赖进行信息整合。 Multi-Head Attention则通过多个并行头实现,能够在不同子空间中处理信息,捕获多样的特征和关系,更为强大和灵活。 后记:为什么计算多头的时候对每个QKV都要乘以对应的权重矩阵? 不同特征的学习 子空间变换:乘以权重矩阵可以将原始的向量投影到不同的子空间。这...
最后,这些权重被用来加权值 (V),得到加权求和的输出,这个输出就是模型对当前焦点或查询的最终响应。 通过这种方式,Self-Attention 机制能够捕捉序列中的长距离依赖关系,并为每个位置产生一个新的表示,这个表示是所有位置的加权和,权重由元素之间的相似度决定。 为什么要用QKV三个?而不是一个xx? Transformer中使用三...
现在,自注意力是一种沟通机制,帮助建立这些关系,以概率分数表示。 每个令牌都给自己分配最高分,并根据其他令牌的相关性分配额外分数。 你可以把它想象成一个有向图 要理解这些概率/注意力分数是如何获得的: 我们必须理解3个关键术语: - 查询向量(Query Vector) - 键向量(Key Vector) - 值向量(Value...
自注意力机制(self-attention)是一种用于处理序列数据的关键技术,在自然语言处理、计算机视觉以及时序数据和推荐系统等领域都有广泛应用。在本文中,我们详细解释了self-attention的原理,并介绍了其适用的场景。 总结self-attention的原理及适用场景: 通过对序列中不同位置之间的交互关系进行建模,self-attention可以更好地...
:self-attention中的query,key,和value值可以看做普通attention一种特例矩阵计算: 多个上面的计算合并,通过矩阵计算位置编码,传统使用的是 残差连接,和归一化加上普通... Transform结构: 如翻译模型,用到了6层的encoder-decoder,每层中用了self-attention来解决RNN在多层中的问题每层的结构是一样的单层的结构 : en...
)我用一个公司中新进的一个员工来比喻“Self-Attention 自注意力机制”,这个新员工需要迅速地在全部成员之间做一遍工作岗位关联重要度的“Attention 注意力机制“的审查,以便自己能快速定位出自己在团队中的位置,找准自己的位置,接下来的业务与工作进展自然也会很顺畅。 其实,找准个人在团队中的定位,除了在业务流程...
Self-Attention 其实是 Attention 的一个具体做法 给定一个 X,通过自注意力模型,得到一个 Z,这个 Z 就是对 X 的新的表征(词向量),Z 这个词向量相比较 X 拥有了句法特征和语义特征 Multi-Head Self-Attention(多头自注意力) Z 相比较 X 有了提升,通过 Multi-Head Self-Attention,得到的Z′Z′相比较 Z ...
aI was traveling without my cloak and staff so as not to draw attention to myself. Not only was it witch country, but Master Nowell didn't believe in witchcraft, so he probably wouldn't have much time for spooks or their apprentices. Nor did I take any weapons that could be used agai...