加权求和的结果是自注意力机制的输出,它包含了输入序列中所有位置的加权信息。 输出向量的每个元素都是输入向量的加权和,权重由注意力机制决定。 第四步:加权和输出 Multi-Head Attention(多头注意力机制):通过将输入的查询、键和值矩阵分割成多个头,并在每个头中独立计算注意力,再将这些头的输出拼接线性变换,从而...
自注意力机制(Self-Attention)作为注意力机制中的一种,也被称为intra Attention(内部Attention),是大名鼎鼎的Transformer重要组成部分,今天张张将详细介绍自注意力机制(Self-Attention)。 本文目录 1 Self-Attention的概念 2 Self-Attention的原理 3 Self-Attention的作用 4 Self-Attention的问题 1 Self-Attention的概念...
在深度学习的研究与应用中,循环神经网络(RNN)、Attention机制与Self-attention机制分别在序列建模与信息提取中占据着不同的地位。从早期的传统RNN到当前深度学习中主流的Transformer模型,理解这三者之间的差异和联系对于从事自然语言处理、时间序列分析以及其他序列数据任务的工程师至关重要。本文将从工作原理、计算效率、长...
在上一节中我们已经讲解了文本数据的一些处理方式,本文开始将详细讲解self-attention机制并一步一步实现从简单版本到multi-head版本。称attention是LLM中最重要的模块也不为过,因此这一节的内容是比较重要且相对难懂的,我尽量将原书中核心的讲解再提炼一下并用中文讲的易懂一些(还是看原文比较推荐) Fig1 Fig2 Fig...
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: 不是输入语句和输出语句...
概述 普通自注意力(Self-Attention)的工作原理主要是让模型能够关注输入序列中不同位置的信息,并根据这些信息来生成当前位置的输出。它是Transformer模型中的一个关键组件,尤其在处理序列数据(如文本、语音等)时表现出色。 以下是自注意力机制的优缺点分析: 优点:
在NLP领域，它通常被称为ScaledDot Attention。 结构：SelfAttention包含三个分支：query、key和value。这些分支通过三个1×1卷积操作获取，有助于学习特征通道之间的关系，并赋予不同通道不同的权重。 实现：在CV中，Nonlocal结构和DANet等模型都采用了SelfAttention思想。它们通过构建query、key和value，...
总结下关于李宏毅老师在 2022 年春季机器学习课程中关于各种注意力机制介绍的主要内容,也是相对于 2021 年课程的补充内容。参考视频见: https://www.bilibili.com/video/BV1Wv411h7kN/?p=51&vd_source=eaef25ec79a284858ac2a990307e06ae 在2021 年课程的 transformer 视频中,李老师详细介绍了部分 self-attention...
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,再加上位置编码); ...
文章总结了关于李宏毅老师在 2022 年春季机器学习课程中关于各种注意力机制介绍的主要内容,也是相对于 2021 年课程的补充内容。 转载自丨PaperWeekly 参考视频见: https://www.bilibili.com/video/BV1Wv411h7kN/?p=51&vd_source=eaef25ec79a284858a...