Causal self-attention is a mechanism in the field of deep learning that restricts the model's focus on sequence data to the current position and the positions that precede it in time. This is a significant improvement over traditional self-attention mechanisms, which can leak future information ...
什么是Transformer神经网络 | Transformer模型是一种基于注意力机制(Attention Mechanism)的深度学习模型,它主要用于处理自然语言处理(NLP)中的序列数据。Transformer是Google的团队在2017年提出的一种NLP经典模型,模型使用了Self-Attention机制,使得模型可以并行化训练,而且能够拥有全局信息。
Attention模块是现在几乎所有大模型的核心模块，因此也有很多工作致力于提升注意力计算的性能和效果。其中MHA...
自注意力机制(Self-Attention Mechanism)是注意力机制的一种特殊形式,其独特之处在于"自"(self)这个概念。自注意力机制通常应用于处理序列数据的任务,比如音频处理(Audio)或自然语言处理(NLP)。序列数据的一个显著特点是,数据中的每个元素都可能与序列中的其他元素存在联系(即上下文关系),这与图像数据中某个像素点只...