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...
不是输入语句和输出语句之间的Attention机制,而是输入语句内部元素之间或者输出语句内部元素之间发生的Attention机制。 例如在Transformer中在计算权重参数时,将文字向量转成对应的KQV,只需要在Source处进行对应的矩阵操作,用不到Target中的信息。 二、引入自注意力机制的目的 神经网络接收的输入是很多大小不一的向量,并且不...
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列中所有位置之间的相关性得分,这会导致较高的空间复杂度。在处理长序列时,这可能会成为问题,因为需要消耗大量...
为了有效地处理这些序列数据,并捕捉序列中不同位置之间的关系,自注意力机制应运而生。自注意力机制的核心思想可以表述为:序列中的每个元素都应该关注序列中的所有其他元素,并计算它们之间的关联程度。这种关联程度决定了在处理当前元素时,应该给予其他元素多少的关注。 self-attention (source: https://speech.ee.ntu....
总结-自注意力机制要解决的问题是:当神经网络的输入是多个大小不一样的向量,并且可能因为不同向量之间有一定的关系,而在训练时却无法充分发挥这些关系,导致模型训练结果较差。 (1)输入vector set as input —向量集输入举例 例1 文字处理 假设输入是一句英语,显然每个单词的长短不一,并且每个词汇对应一个向量,所以...
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一、注意力机制和自注意力机制的区别 Attention机制与Self-Attention机制的区别 传统的Attention机制发生在Target的元素和Source中的所有元素之间。 简单讲就是说Attention机制中的权重的计算需要Target来参与。即在Encoder-Decoder 模型中,Attention权值的计算不仅需要Encoder中的隐状态而且还需要Decoder中的隐状态。
4.Self-attention自注意力机制 自注意力机制是注意力机制的变体,其减少了对外部信息的依赖,更擅长捕捉数据或特征的内部相关性。 自注意力机制在文本中的应用,主要是通过计算单词间的互相影响,来解决长距离依赖问题。 注意力机制的计算过程: 1.将输入单词转化成嵌入向量(Transformer中,先把词变为向量表示,再加上位置...
一、注意力机制和自注意力机制的区别 Attention机制与Self-Attention机制的区别 传统的Attention机制发生在Target的元素和Source中的所有元素之间。 简单讲就是说Attention机制中的权重的计算需要Target来参与。即在Encoder-Decoder 模型中,Attention权值的计算不仅需要Encoder中的隐状态而且还需要Decoder中的隐状态。
self-attention的进阶版本Multi-head Self-attention,多头自注意力机制。 因为相关性有很多种不同的形式,有很多种不同的定义,所以有时不能只有一个q,要有多个q,不同的q负责不同种类的相关性。 对于1个输入a。 首先,和上面一样,用a乘权重矩阵W得到,然后再用乘两...