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。
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，根...
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...
1:FFN 相当于将每个位置的Attention结果映射到一个更大维度的特征空间,然后使用ReLU引入非线性进行筛选,最后恢复回原始维度。需要说明的是,在抛弃了 LSTM 结构后,FFN 中的 ReLU成为了一个主要的能提供非线性变换的单元2:self attention不是学习不同位置的attention,而是学习不同属性值间(词本身)的attention,如果理解...
为了防止单一一次的attention自注意机制算的值有过拟合的风险，所以我们多算几个attention，每个算一个头...
对不同词的注意力不一样，就是加权平均时的权重不一样，也就是对不同词attention不一样。CNN，或者...
self-attention的本质就是加权求和。模型的输入为一个序列，序列中的某一个输入A，用self-attention来...
首先了解一下self-attention的运算，第一步是input矩阵与qry矩阵与key矩阵进行的运算；图1 第一步 第二...
Attention模型的操作步骤，如图14-4所示。其中，f(q,k) 用于计算相似得分（除了前面提到的内积运算，在...