由于是矩阵乘法,Linear产生的W和B参数量巨量的,例如一个模型如果有30层Linear 参数约为:30*N*M,动辄上千万甚至几千亿几万亿。这种数量级的参数值更新是很耗费资源的。 Linear这种转换通俗的理解,就是把2个不同体系的数据,转换成相同体系的2给数据,方便比较。跟归一化处理差不多。 self-attention: 通用公式: ...
而CNN中的参数量和感受野是呈平方关系的,比如感受野为5的卷积核参数量是感受野为3的卷积核参数量的25/9倍。在计算量方面:CNN的计算量和感受野大小是线性关系,而SA和感受野是呈平方关系的。 3.2.Block Self-Attention 首先举两个比较极端的例子:如果采用全局的SA,由于计算量与输入的大小呈平方关系,所以对于较大的...
self-attention得到的注意力矩阵同上 masked self-attention得到的注意力矩阵与上面有点不同，这里的masked就是要在做翻译的时候，不给模型看到未来的信息。Multi-Head Attention就是把Scaled Dot-Product Attention的过程做h次，然后把输出 合起来。它的结构图如下 输出 合起来后乘以一个参数 矩阵...
如果将输入的所有向量合并为矩阵形式,则所有query, key, value向量也可以合并为矩阵形式表示: 其中 是我们模型训练过程学习到的合适的参数。上述操作即可简化为矩阵形式: 二、Self_Attention模型搭建 笔者使用Keras来实现对于Self_Attention模型的搭建,由于网络中间参数量比较多,这里采用自定义网络层的方法构建Self_Attenti...
1.**alpha**:alpha是Self-AttentionLayer中的一个重要参数,它决定了模型关注于输入序列中的哪些单词。一般来说,较大的alpha值会让模型更加关注于输入序列中的高频词,而较小的alpha值则会让模型更加关注于输入序列中的低频词。 2.**scale**:scale参数决定了Self-AttentionLayer中的权重矩阵的大小。一般来说,较大...
然而，这种方法存在局限性，若需要考虑整个句子信息，窗口大小需足够大以覆盖整个句子。但随着句子长度的可变性增加，这种做法会导致参数量急剧增加，从而降低效率。1.4 自注意力 1）基本概念 自注意力层输入一组向量（序列），输出等数量的输出向量，每个输出向量都考虑了整个序列的信息。2）输入输出的...
【导读】循环神经网络(RNN)与卷积神经网络(CNN)被广泛使用在深度神经网络里来解决不同的自然语言处理(NLP)任务,但是受限于各自的缺点(即,RNN效果较好但参数较多效率较低,CNN效率高参数少但效果欠佳)。最近,来自悉尼科技大学(UTS)与华盛顿大学(UW)的科研人员提出了一种Self-attention网络用于生成Sentence Encoding(句子...
1.卷积核的感受野是有限的,一定下采样范围内只能覆盖到局部像素的信息;2.卷积核是参数共享的,只能对卷积核大小范围内的像素做到不同注意力,整体范围内是参数共享的;当然不可否认,卷积这种方式也具有其天然的优势:1.参数量少,易于训练;2.平移不变性的特征很适合图像任务;...
初始化参数 获取key,query和value 给input1计算attention score 计算softmax 给value乘上score 给value加权求和获取output1 重复步骤4-7,获取output2,output3 Copy highlighter-hljs code-theme-dark import torch 第1步: 准备输入 为了简单起见,我们使用3个输入,每个输入都是一个4维的向量。 Copy highlighter-hljs...