1.自注意力(Self-Attention)机制自注意力机制的结构如下图所示: 自注意力机制中的输入为 Q, K, V。 Q, K, V 都是对输入(例如词向量矩阵X)做线性变换得到的,可以简单的认为 Q, K, V 就是矩阵 X 的另一种表现…
Cross-Attention,即交叉注意力机制,是Transformer模型中的另一个重要组件。它在Decoder部分中发挥作用,允许模型在生成输出序列时,将注意力集中在输入序列中的相关部分。这有助于模型更好地理解和生成与输入序列相关的输出序列。 具体而言,Cross-Attention通过计算输入序列和输出序列之间的注意力权重来实现。这些权重表示了...
Self-Attention是Transformer模型的核心部分,它的作用是对输入的向量序列进行自我关注,从而捕获到序列中的上下文信息。与传统的RNN或CNN模型相比,Self-Attention具有更好的并行性和全局性,可以更加有效地处理长序列。 Self-Attention的计算过程可以分为三个步骤:Query、Key和Value的计算,以及Attention权重的计算。 Query、Ke...
本文将对自注意力(self attention)进行简要分析,它是tranformer中最重要的模块,而transformer又是bert类模型的重要组成部分,所以充分了解自注意力是非常必要的。主要原理来自Google的 《Attention Is All You N…
（深度学习attention机制中的Q,K,V分别是从哪来的？图2 2.将Q和K做乘法，其结果其实就是基于矩阵X...
Self-Attention 接收的是输入(单词的表示向量x组成的矩阵X) 或者上一个 Encoder block 的输出。 之后,经过三个可训练的参数矩阵生成Q、K、V这三个都是维度相同的! 第一波,Q矩阵乘以K的转置矩阵。这个核心思想,就是两个向量点乘就是计算二者的相似性程度大小。
Self-Attention Multi-Head Attention 机器学习 注意力机制 【研1基本功 (真的很简单)Encoder Embedding】手写编码模块、构建Encoder Layer happy魇 07:38 【Transformer模型】曼妙动画轻松学,形象比喻贼好记 梗直哥丶 24.0万514 【研1基本功 (真的很简单)注意力机制】手写多头注意力机制 ...
注意力机制（Attention Mechanism)基本原理 注意力机制最早由Bahdanau等人在2014年的论文"Neural machine ...
对Transformer中的Self-Attention以及Multi-Head Attention进行详解。知识 校园学习 知识分享官 人工智能 NLP Transformer Self-Attention Multi-Head Attention 机器学习 注意力机制霹雳吧啦Wz 发消息 学习学习。。。 充电 关注17.8万 python 1/19 创建者:是泥椰椰大捉头啦 收藏 Transformer中Self-Attention以及Multi...
看Transformer中的Self-Attention模块时应该都是比较懵的,而Self-Attention是Transformer的最核心的思想,Self-Attention难以理解的部分主要是对其中的查询矩阵Q,键矩阵K,值矩阵V三个矩阵的不理解,不过我们可以先不要关注其复杂的高维矩阵运算,我们可以从基本的矩阵运算以及其背后的几何意义作为切入点理解Self-Attention机制...