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...
自注意力(self-attention)是Transformer模型中的关键部分,用于捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。下面是一个简单的自注意力计算过程: 假设有一个输入序列 $X = {x_1, x_2, ..., x_n}$,其中 $n$ 是序列的…
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...
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。 如下,b1是由a1到a4综合后算出来的,那么如何去计算关联及如何得到b1呢?
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...
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...
3.矩阵的self-attention计算形式 事实上,在实际计算过程中,因为不可能一个vector一个vector的计算,因此都是把一个句子的所有单词转换后的embedding vector放到一个矩阵中,进行统一的计算,右边的计算公式,也就是前面整体计算公式的一个总结,在论文中也称之为scaled dot-product attention ...
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加权求和,得到整合后的表示。这样一来,每个元素都能够同时融合整个序列的信息,从而达到全局关联的效果。 二、self-attention的计算公式 1. 计算权重 对于输入序列中的每个元素,首先需要计算其与其他所有元素的相...
2)self-attention具体的计算 下图是GPT2 attention的计算过程: 我们再用画图的方式来了解下过程,输入是每个token的向量,x1, x2等。 首先,创建q,k,v向量。 其次,q*k,计算score,得到每个词的注意力。 最后,求和,可以将分数乘以值向量,可以看到,得分高的值将构成结果向量的很大一部分。
组合，以进行不同 head 的 Attention 计算。这样，实际上便是把 Attention 机制分割在 Embedding 中的不...