4.为了梯度的稳定,Transformer使用了score归一化,即除以 \sqrt{dk}; 5.对score施以softmax激活函数; 6.softmax点乘Value值v,得到加权的每个输入向量的评分v; 7.相加之后得到最终的输出结果z :z= \sum_{}^{}{} v。 接下来我们详细看一下self-attention,其思想和attention类似,但是self-attention是Transformer...
通过上面的公式就可以用位置k的线性表达来表示位置k+x。* 附上pytorch的代码来方便理解:class PositionalEncoding(nn.Module): "Implement the PE function." def __init__(self, d_model, dropout, max_len=5000): super(PositionalEncoding, self).__init__() self.dropout = nn.Dropout(p=dropout) # ...
第一阶段产生的分值根据具体产生的方法不同其数值取值范围也不一样,第二阶段引入类似SoftMax的计算方式对第一阶段的得分进行数值转换,一方面可以进行归一化,将原始计算分值整理成所有元素权重之和为1的概率分布;另一方面也可以通过SoftMax的内在机制更加突出重要元素的权重。即一般采用如下公式计算: 第二阶段的计算结果 ...