综上所述,Attention和Self-Attention在计算对象、应用场景和功能方面存在显著差异。Attention更侧重于处理两个不同序列之间的关系,而Self-Attention则更关注序列内部不同位置之间的相关性。
上面的实验结果可以说明,训练数据少的时候,self-attention容易过拟合,而CNN效果好,数据多的时候,self-attention利用了更多的信息,而CNN效果相对差一些。 要比较self-attention和RNN(当然是可以双向Bi-RNN,所以RNN是可以考虑到左右侧的上下文关系),self-attention的主要优势是可以考虑到很远很远的输入向量(只需要KQV的矩阵...
self-attention 比 attention 约束条件多了两个： (1) Q=K=V（同源） (2) Q,K,V需要遵...
tensor(1,dim) :return: 注意力权重和值的加权和, tensor(1,dim) """ #通过复制将q的维度,扩展为(dim,dim),方便计算 q = q.repeat_interleave(k.shape[1]).reshape(-1, k.shape[1]) attention = torch.softmax(-((q - k) * self.w)**2/2, dim=1) # torch.bmm是矩阵相乘. return torch...
Self Attention 自注意力机制 。 Attention(包括self attention在内)本身的优点(相较于RNN而言): 对长期依赖关系有着更强的捕捉能力 可以并行计算 CNN在NLP领域也有比较广泛的应用。CNN模型可以被看作...窗口移动还需要计算多次。 所以self-attention相较于Seq2Seq attention还有另一个优点: 一步矩阵计算得到了文本...
attention与self-attention的区别：他们都是针对Encoder-Decoder结构的。在经典的seq2seq机器翻译任务中，...
从精神分析现有的理论出发,Self-Attention 机制和传统机器学习中的 CNN 、RNN 最大的区别就在于,它没有假定一句话是经由人「从前到后」地说出或听见,或者说,对人类的语言功能的庸俗理解,总是建立在话语被人所使用,而且是从前到后地按序使用的假定之上,似乎时间序列式的延承是使用语言的基本前提,这样一种普遍误解...
上节课我们讲到了编码-embedding，现在我们离Transformer的核心又近了一层，也就是attention层，这也是论文...
1 self-attention(自注意力)模型 self-attention 运算是所有 transformer 架构的基本运算。 1.0 Attention(注意力):名字由来 从最简形式上来说,神经网络是一系列对输入进行加权计算,得到一个输出的过程。 具体来说,比如给定一个向量 [1,2,3,4,5] 作为输入,权重矩阵可能是[0, 0, 0, 0.5, 0.5], 也就是说...