Attention公式中的输入变量矩阵Q和矩阵K实际可以分别看成是由于n个Query向量和Key向量组成的矩阵。进一步从...
Multi-head Attention允许并行处理，这极大地提高了计算效率，尤其在处理大规模输入序列时。
多头注意力机制的引入旨在解决自注意力机制在对当前位置信息编码时，过度集中于自身位置的问题。同时，多头注意力机制能够增加模型的表达能力，通过关注信息的不同子空间，从而增强模型对注意力权重的合理分配。在多头注意力机制中，输入序列被分成多组进行独立的自注意力处理，然后将结果拼接并进行线性变换得到...
Attention就是关注数据的重点,提升权重 Self-Attention 就是关注自身句子中的重点,理解一些多义词。 Multi-head Attention 是将隐状态纬度进行切分处理后进行合并。 3.讨论观点 整个帖子下面现在有90个回答,下面挑几个赞同比较多的观点,有一些只讲原理没有观点的也不关注了。 地址:https://www.zhihu.com/question/3...
deep现在没有强理论，各种解释多有，最终不如自己跑跑数据试一试，理解会不一样。
Transformer的Scaled Dot-Product Attention 单看Dot-Product注意力的话，没有太多的可学习参数，其主要...
GQA的动机主打的是MQA（multi query attention）会导致quality degradation，我们不希望仅仅是推理快，而且...
Attention的核心思想是：区分对待，关注重点。相比于所有构成因素具有同等重要性，attention提高了其中某些...
我们知道Multi-Head-Attention其实就是在单头Self-Attention的基础上，在隐状态维度的方向将其切分成H个头...
首先，我们知道Transformer的更新公式是这样的：Qi=QWiQ,Ki=KWiK,Vi=VWiV,i=1,⋯,8headi=Attentio...