7.对weighted values求和得到output 从图中可以看出,每个input生成3个weighed values(黄色),我们将这3个weighted values相加,得到output(深绿)。图中一共有3个input,所以最终生成3个output。 outputs=weighted_values.sum(dim=0)print(outputs)# tensor([[2.0000, 7.0000, 1.5000], # Output 1# [2.0000, 8.0000,...
Dot-product方法是将两个向量乘上不同的矩阵w,得到q和k,做点积得到α,transformer中就用到了Dot-product。 上图中绿色的部分就是输入向量a1和a2,灰色的Wq和Wk为权重矩阵,需要学习来更新,用a1去和Wq相乘,得到一个向量q,然后使用a2和Wk相乘,得到一个数值k。最后使用q和k做点积,得到α。α也就是表示两个向量...
Dot-product方法是将两个向量乘上不同的矩阵w,得到q和k,做点积得到α,transformer中就用到了Dot-product。 上图中绿色的部分就是输入向量a1和a2,灰色的Wq和Wk为权重矩阵,需要学习来更新,用a1去和Wq相乘,得到一个向量q,然后使用a2和Wk相乘,得到一个数值k。最后使用...
这一行向量与X的一个列向量相乘,表示什么? 观察上图,行向量与X的第一个列向量相乘,得到了一个新的行向量,且这个行向量与X的维度相同。 在新的向量中,每一个维度的数值都是由三个词向量在这一维度的数值加权求和得来的,这个新的行向量就是"早"字词向量经过注意力机制加权求和之后的表示。 一张更形象的图...
上图右边加性模型这种机制也是输入向量与权重矩阵相乘,后相加,然后使用tanh投射到一个新的函数空间内,再与权重矩阵相乘,得到最后的结果。 可以计算每一个α(又称为attention score),q称为query,k称为key 另外,也可以计算a1和自己的关联性,再得到各向量与a1的相关程度之后,用softmax计算出一个attention distribution...
上图右边加性模型这种机制也是输入向量与权重矩阵相乘,后相加,然后使用tanh投射到一个新的函数空间内,再与权重矩阵相乘,得到最后的结果。 可以计算每一个α(又称为attention score),q称为query,k称为key 另外,也可以计算a1和自己的关联性,再得到各向量与a1的相关程度之后,用softmax计算出一个attention distribution...
上图右边加性模型这种机制也是输入向量与权重矩阵相乘后相加,然后使用tanh投射到一个新的函数空间内,再与权重矩阵相乘,得到最后的结果。 可以计算每一个α(又称为attention score),q称为query,k称为key。 另外,也可以计算a1和自己的关联性,再得到各向量与a1的相关程度之后,用softmax计算出一个attention distribution...
这一节我们首先分析Transformer中最核心的部分,我们从公式开始,将每一步都绘制成图,方便读者理解。 键值对Attention最核心的公式如下图。其实这一个公式中蕴含了很多个点,我们一个一个来讲。请读者跟随我的思路,从最核心的部分入手,细枝末节的部分会豁然开朗。
动图 动图 动图 动图 û收藏 211 50 ñ109 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候...AI博主 3 公司 北京邮电大学 Ü 简介: 北邮PRIS模式识别实验室陈老师 商务合作 QQ:1289468869 Email:1289468869@qq.com 更多a 微关系 他的关注(754) 张小珺-Benita ...
键值对Attention最核心的公式如下图。其实这一个公式中蕴含了很多个点,我们一个一个来讲。请读者跟随我的思路,从最核心的部分入手,细枝末节的部分会豁然开朗。 假如上面的公式很难理解,那么下面的公式读者能否知道其意义是什么呢? 我们先抛开 Q K V