尽管已提出多种高效版本的自注意力,但《Attention Is All You Need》中引入的原始缩放点积注意力机制仍然是应用最广泛的。由于其在大规模Transformer模型中表现出色的实际性能和计算效率,它仍然是许多模型的基础。 输入句子嵌入 在深入探讨...
一、自注意力 自注意力机制允许模型在处理输入序列的每一个位置时,动态地关注序列中其他位置的信息。这种机制使得模型能够捕捉到序列中各个部分之间的依赖关系,无论这些依赖关系是局部的还是全局的。 原理 自注意力是一种计算序列中每个位置与序列中其他所有位置之间相关性的机制,用于生成该位置的上下文表示。 特点与优...
注意力机制(attention mechanism)是Transformer模型中的重要组成部分。Transformer是一种基于自注意力机制(self-attention)的神经网络模型,广泛应用于自然语言处理任务,如机器翻译、文本生成和语言模型等。本文介绍的自注意力机制是Transformer模型的基础,在此基础之上衍生发展出了各种不同的更加高效的注意力机制,所以深入了解...
这一机制是Transformer模型的核心组成部分，通过多个Self-attention模块的并行处理，构成了Multi-Head Attention。在实际应用中，为了增强模型的表达能力，通常会采用多个Multi-Head Attention模块进行层层叠加。原论文中的Fig. 参考文献：Vaswani, Shazeer, and Parmar et al. (2017). Attention is all you need. Adv....
2. 自注意力机制(self attention) Self-attention是Transformer算法中的一部分,其中attention可以理解为权重。本质上是对输入(参考“几点说明”部分)进行某种变换得到维度相同的输出,可以表示为: 2.1 初级版本 这里的变换本质上是token的线性组合,可以表示为: ...
2.自注意力机制(self attention) Self-attention是Transformer算法中的一部分,其中attention可以理解为权重。本质上是对输入X(参考“几点说明”部分)进行某种变换得到维度相同的输出,可以表示为: (1)X~=Attention(X) 2.1 初级版本 这里的变换本质上是token的线性组合,可以表示为: ...
注意力机制(attention mechanism)是Transformer模型中的重要组成部分。Transformer是一种基于自注意力机制(self-attention)的神经网络模型,广泛应用于自然语言处理任务,如机器翻译、文本生成和语言模型等。本文介绍的自注意力机制是Transformer模型的基础,在此基础之上衍生发展出了各种不同的更加高效的注意力机制,所以深入了解...
对于transformer 来说,self-attention 只是大的网络架构中的一个 module。由上述分析我们知道,对于 self-attention 的运算量是跟 N 的平方成正比的。当 N 很小的时候,单纯增加 self-attention 的运算效率可能并不会对整个网络的计算效率有太大的影响。因此,提高 self-attention 的计算效率从而大幅度提高整个网络的效...
这里需要注意的是:不同的框架有不同的实现方法,pytorch官方的实现是上面这种,但是tf和一些第三方的代码中是将每个头分开计算了,比如8个头会使用8个linear(tf的dense)而不是一个大linear再拆解。还记得Pytorch的transformer里面要求emb_dim能被num_heads整除吗,就是因为这个 ...
这一机制作为Transformer的核心组件，发挥着至关重要的作用。它专门负责捕捉序列数据中的依赖关系，使得模型在面对长距离依赖问题时能够展现出更高的处理效率。自注意力机制（Self-Attention）自注意力机制的核心思想在于，针对输入序列中的每一个元素，都计算其与其他所有元素之间的相关性，这种相关性被称为“注意力权重...