在self-attention中就是用这种方法来做不同输入向量之间的相关性计算,每个单词通过与Wq做乘法后,作为当前单词的表征,为查询向量Query,每个单词通过与Wk做乘法后,当作被查询向量Key,最后每个输入向量的Query与其他输入向量的Key做点乘,来表征两个不同向量的相关性,下面是只有两个输入的情况下的示意图: B:信息提取 将...
LSTM的大致示意图如下:这个模型的宗旨很简单:留住前面看过token的信息。除了隐藏状态和输入,LSTM还在顶部开了一个“后门”,专门用于存储之前看到过的知识。这个记忆张量本质上是另一种形式的隐状态张量。这种双隐方法有时候会会减慢模型的收敛速度,但是确实可以有效保证长距离情况下相对持久的记忆。GRU的思想和LSTM差不...
下图给出了加入Attention机制后的示意图,可以看到和Fig 1. 的区别在于我们把h0h0替换成了c0c0。由于h0h0和c0c0是已经初始化好了的,所以根据下图中的公式我们能直接计算出h1h1 接下来我们需要计算c1c1。Attention的目的是为了避免遗忘,所以一种很自然的思路就是cici是所有之前状态{h0,..,hi−1}{h0,..,hi−...
图12给出 TextCNN 如何通过提取句子序列信息完成句子分类: 图12 TextCNN 示意图 图中输入句子分词后的序列是 “wait fro the video and do n’t rent it”,建模步骤从左至右:第一步先将每个词映射为词向量,生成一个nxk的二维矩阵,其中n是句子的长度,k是词向量的维度;第二步在nxk的矩阵上进行卷积。卷积...
Multi-Head Attention 的示意图如下所示: def attention(query:Tensor, key:Tensor, value:Tensor): """ 计算Attention的结果。 这里其实传入对的是Q,K,V;而Q,K,V的计算是放在模型中的,请参考后续的MultiHeadAttention类。 这里的Q,K,V有两种shape,如果是Self-Attention,shape为(batch, 词数, d_model), ...
下图为QVV模式下的试剂混合示意。QVV模式下的试剂混合类比示意VVV模式:在上面问题的基础上再往前推...
上面是第二个head的示意图,bi,2则是在head下标为2的q k v里面做attention得到的ai在第二个head的输出 最后将两个输出乘上一个变换矩阵W0得到ai最终的输出(aj的也同理),因为矩阵乘法的性质,其实你是可以随便定义输出的形状的(个人想法)。 这个W0我觉得可能也是需要学习的,可能是一个全连接?有懂的dalao欢迎在...
而在一般训练数据规模上则不如CNN的准确率高,如图11所示。图11 数据量与准确率的示意图 ...
上面是第二个head的示意图,bi,2则是在head下标为2的q k v里面做attention得到的ai在第二个head的输出 最后将两个输出乘上一个变换矩阵W0得到ai最终的输出(aj的也同理),因为矩阵乘法的性质,其实你是可以随便定义输出的形状的(个人想法)。 这个W0我觉得可能也是需要学习的,可能是一个全连接?有懂的dalao欢迎在...
注意力的表达示意图 1.5 自注意力 回顾:注意力对查询 、键 和值 我们有一些 。 每个 是 我们有一些 。 每个 是 我们有一些 。 每个 是 (实际上, 的数量可能与 和 在自注意力中,Q、K和V来自同一个源(Q=K=V),如如果上一层的输出是 (每个单词一个向量),那么可以让 ...