针对上述三种输出模式,先来分析第一种情形,即输入和输出数量相等。 输入和输出长度相等(Sequence Labeling,序列标注) 如果不考虑上下文之间的联系,每一个输入之间都是完全独立的,如下图所示, 输入“I saw a saw”,第一个是saw是动词,第二个saw是名词,但是由于他们之间是独立的,对于模型来说,意识不到两者的区别...
Self-Attention,自注意力机制,又称内部注意力机制,顾名思义,是一种将单个序列的不同位置关联起来以计算同一序列的表示的注意机制。 通过对注意力机制的学习我们知道,在一般任务的Encoder-Decoder框架中,输入Source和输出Target内容是不一样的,比如对于英-中机器翻译来说,Source是英文句子,Target是对应的翻译出的中文句...
通过分析这些权重,我们可以了解模型在做出决策时关注了哪些输入部分,从而有助于理解模型的内部工作原理。 缺点: 计算复杂度:自注意力机制的计算复杂度与序列长度的平方成正比。这意味着在处理长序列时,自注意力机制的计算成本会显著增加,可能导致训练速度变慢或需要更多的计算资源。 空间复杂度:自注意力机制需要存储序...
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…
当输入是一组向量且输出同样为一组向量时，Self-Attention机制发挥作用。这里的输入长度为N（N可变化），而输出同样为长度为N的向量。通过Self-Attention，模型能够更好地捕捉到输入向量之间的内在联系和相关性。经过Self-Attention机制的处理，对于每一个输入向量a，都会输出一个考虑了所有输入向量对其影响的向量b。以...
一、Self-Attention机制 原理概述:Self-Attention,即自注意力机制,是一种让模型在处理输入序列时能够关注到序列内部不同位置之间相关性的技术。它打破了传统序列模型(如RNN、LSTM)中信息只能单向或双向流动的限制,允许模型同时考虑整个输入序列的信息。 核心公式:Self-Attention的核心在于计算序列中每个元素与其他元素之间...
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
一、self-attention的基本原理 Self-attention是一种能够将输入序列中不同位置的信息进行关联和整合的机制。在自然语言处理中,输入序列通常是一句话或一段文本;在计算机视觉中,输入序列可以是一幅图像的像素。 Self-attention的基本原理是,对输入序列中的每个元素都计算一个权重,然后将这些权重与相应元素的特征向量进行...
注意力机制的本质|Self-Attention|Transformer|QKV矩阵 46.5万 703 26:10 App 【官方双语】直观解释注意力机制,Transformer的核心 | 【深度学习第6章】 5.6万 224 25:44 App 超强动画演示,一步一步深入浅出解释Transformer原理!这可能是我看到过最通俗易懂的Transformer教程了吧!——(人工智能、大模型、深度...
所以引入的self-attention机制,就可以解决这两个问题: 1.看到每一个节点对所有节点的依赖 2.可以进行叠加运算 如右图所示,b1可以依赖于a1,a2,a3,a4,b2也是如此。 2.self-attention原理讲解 2.1大致原理讲解 image.png 1.计算a x1,x2,x3,x4会乘上一个矩阵W得到a1,a2,a2,a3。