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...
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 的另一种表现形式,或者更粗暴的认为 Q\approx K \approx V \approx X。为什么一定要产生 Q, K, ...
1. 简介 self attention 这个设计由来已久,但我听说 self attention, 还是因为 ChatGPT 和 transformer 架构。 与 self attention 相关的介绍,在前两年就看过不少,甚至在学校的课程和考试中,都遇到过不少,但…
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Transformer模型的核心由Encoder和Decoder两部分组成,它们分别负责处理输入序列并生成输出序列。而Self-Attention和Cross-Attention则是这两种组件中不可或缺的部分,它们在模型的工作机制中起到了关键的作用。 一、Encoder和Decoder的作用 Encoder和Decoder是Transformer模型的两个核心组件,它们共同构成了序列到序列(seq2seq)...
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...
对Transformer中的Self-Attention以及Multi-Head Attention进行详解。 知识 校园学习 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 置顶推荐博文: https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/117691873 ...
1. 简单的Self-Attention的实现步骤[2][3] 1.1 点积 对于两个词向量而言,对它们做点积,如果结果越大表明它们越相似,结果越小表明它们差别越大(两向量不相关,点积为0)。比如"river"和"bank"两个词向量可能比较相似,因为它们都表示自然界中的两个环境,因此它们的点积相较于其它词向量的点积可能更大。
基于上述思路,本文提出了CAT模型,将transformer中的self-attention完全去掉,保留cross-attention结构。下面详细介绍一下文中的具体实现。 2.实现方法 本文提出的模型结构,核心包括3个方面:Cross-attention模块、参数共享机制、Query自适应mask。 整体的模型结构如下图所示,可以看到,模型主体是一个基于Transformer的Encoder-De...
Transformer详解 ,所以叫做 Self-Attention。 对比这幅图和上一张图,你发现区别在哪里了么?区别是:C 的计算公式不一样。Attention 层中是: C = A t t n ( X , X &prime... Encoder 和 Decoder 中都有。 Add & Norm 具体就是一个归一化操作。输入 X 经过Self-Attention 得到输出 Z,此时将 X 与Z...