5.将各个分量之间的attention值与各个分量的value相乘,得到最终的attention值。 三. self-attention的计算实例 针对一句话‘你好’,假设包含‘你’,‘好’,两个词的词向量为: 你: [1, 0, 1, 0] 好: [0, 2, 0, 2] 也就是这整句话的表征X矩阵为 [[1, 0, 1, 0] [0, 2, 0, 2]] 另外,初始...
这个d_k就是k_dim,而softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k} } )就是Attention Score矩阵,我们来详细看下这个矩阵的计算过程。 如图5,计算attention score的主流方式有两种,在transformer的论文中,采用的是dot-product(因为不需要额外再去训练一个W矩阵,运算量更小),因此我们来重点关注一下dot-product。 图5: 计...
首先,self-attention会计算出三个新的向量,在论文中,向量的维度是512维,我们把这三个向量分别称为Query、Key、Value,这三个向量是用embedding向量与一个矩阵相乘得到的结果,这个矩阵是随机初始化的,维度为(64,512)注意第二个维度需要和embedding的维度一样,其值在BP(反向传播)的过程中会一直进行更新,得到的这三...
Self-attention机制通过计算查询(query)、键值对(key-value pair)之间的关联性来获取每个位置上的表示。 Self-attention的计算过程可以分为三个步骤:查询计算、关联性计算和加权求和。下面将详细介绍每个步骤及其对应的公式。 在查询计算中,我们通过将输入序列的每个位置的特征与查询向量进行内积得到查询的向量表示。查询...
Self-Attention计算过程详解——李宏毅self-attention课程的补充 3490 1 41:56 App 详解多头注意力——为什么代码实现看起来和论文不一样? 1034 0 34:03 App 手把手教你编写Transformer编码器(建议按合集顺序观看) 3209 20 11:50 App 手撕Self-Attention自注意力机制! 1.5万 4 33:40:17 App 2024吃透AI大...
Self-attention是一种用于计算序列中各个元素之间关联度的机制。在Transformer模型中,self-attention层用于对输入序列中各个位置的元素进行加权求和,以捕捉元素之间的依赖关系。其计算过程可以简单描述为:对于输入序列中的每个位置i,通过计算输入序列中其他位置j与位置i的关联度得到一个权重值,然后用这些权重值对输入序列进...
1. self-attention 的计算(Attention is all you need) 用每个query q去对每个key k做attention , 即计算得到α1,1,α1,2……, 为什么要除以d [d等于q或k的维度,两者维度一样] ? 因为q和k的维度越大,dot product 之后值会更大,为了平衡值,相当于归一化这个值,除以一个d. ...
self-attention架构及计算细节 1、结构 self-attention其实就是一种结构,并且具备自己独特的参数计算方法,下面是self-attention的结构图,a1到a4其实可以认为是输入或者是隐含层某一层的输入,其实就是通过attention后输出维度相同的b1到b4,只是输出会考虑到a1到a4的关联关系。
Self-attention的公式可以分为三个步骤:计算查询项(Query)、键项(Key)和值项(Value)、以及计算注意力得分。 首先,我们需要从输入序列中计算查询项(Query)、键项(Key)和值项(Value)。对于输入序列中的每个位置i,我们可以使用线性变换矩阵来计算查询项、键项和值项: ``` Q_i=X_i*W_q K_i=X_i*W_k V...
首先,self-attention会计算出三个新的向量,在论文中,向量的维度是512维,我们把这三个向量分别称为Query、Key、Value,这三个向量是用embedding向量与一个矩阵相乘得到的结果,这个矩阵是随机初始化的,维度为(64,512)注意第二个维度需要和embedding的维度一样,其值在BP(反向传播)的过程中会一直进行更新,得到的这三...