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子,Attention机制发生在Target的元素Query和Source中的所有元素之间(即Attention机制与自身还有关注对象都有关系)。 而Self-Attention顾名...
self-attention的整体结构图如图1。 首先有QKV三个矩阵,这三个矩阵均由 embedding 的结果经过不同的线性变换得到。(关于QKV的理解可以参考深度学习attention机制中的Q,K,V分别是从哪来的?) 将Q和K做矩阵乘法,得到新的矩阵。 对结果做缩放,在公式了表达为除以dk,主要是为了解决值过大带来的,softmax存在可能梯度...
Self-Attention不依赖于外部信息或先前的隐藏状态,完全基于输入序列本身。 Self-Attention Multi-Head Attention(多头注意力机制):通过并行运行多个Self-Attention层并综合其结果,能够同时捕捉输入序列在不同子空间中的信息,从而增强模型的表达能力。 Multi-Head Attention实际上是多个并行的Self-Attention层,每个“头”都独...
1.Self-attention可以考虑全部的输入,而RNN似乎只能考虑之前的输入(左边)。但是当使用双向RNN的时候可以避免这一问题。 2.Self-attention可以容易地考虑比较久之前的输入,而RNN的最早输入由于经过了很多层网络的处理变得较难考虑。 3.Self-attention可以并行计算,而RNN不同层之间具有先后顺序。 1.Self-attention可以考虑...
Self-Attention,即自注意力机制,是一种让模型在处理输入序列时能够关注到序列内部不同位置之间相关性的技术。它打破了传统序列模型(如RNN、LSTM)中信息只能单向或双向流动的限制,允许模型同时考虑整个输入序列的信息。 核心公式:Self-Attention的核心在于计算序列中每个元素与其他元素之间的相似度(或称为注意力分数),...
自注意力机制(Self-Attention) 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:...
1 SelfAttention是什么? Self-Attention(自注意力)机制是深度学习领域的一种重要技术,尤其在自然语言处理(NLP)任务中得到广泛应用。它是 Transformer 架构的核心组成部分之一,由 Vaswani 等人在 2017 年提出的论文《Attention is All You Need》中首次介绍。Self-Attention 机制使模型能够在处理序列数据时关注到输入序列...
Self-attention是Transformer最核心的思想,这两天重新阅读了论文,有了一些新的感想,便急忙将其记下,与朋友们共勉。 博主刚开始接触self-attention时,最不理解的地方就是Q K V这三个矩阵以及我们常提起的query查询向量,现在想来,应该是被纷繁复杂的高维矩阵运算难住了,没有真正理解矩阵运算的核心意义。因此,在本文之...
Self-attention 广泛用于 NLP 领域: Self-attention 应用于语音,不过要经过一些小小改动,通常语音的每一个向量只代表了 10ms 的长度,一段语音的 sequence 太长了,可能会导致计算和内存开销过大的问题。 截断自注意力(Truncated Self-attention)是一种用于处理长序列的自注意力机制的技术。截断自注意力通过限制每个位...
自注意力机制(self-attention) B站视频-李宏毅机器学习2021-自注意力机制 1.要解决的问题 当把输入看成一个向量,输出是数值或者类别。但是如果遇到更复杂的问题呢? 假设输入是多个向量,而且数目不固定,要怎么处理呢? 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...