即首先找出 向量 x 中的最大值 x_{max} , 然后 x 中每个元素减去其最大值,即 x-x_{max} 。所以公式(5)变成如下 \mathrm{softmax}(x)=\frac{e^{x_i-x_{max}}}{\sum_n{e^{x_i-x_{max}}},\tag{6} 2.3 一个简单的例子来模拟self-attention的计算流程 随机产生一个 4\times 6 大小的...
而Self-Attention 机制,指的就是 Attention 权重计算,要么只发生在 Input Source 所有向量之间,要么发生在 Output Target 所有向量之间,也就是只需要关注 Encoder 或 Decoder 输出的状态,如下图所示: Self-Attention权重计算机制 在Transformer 宏观架构图,在 Encoder 和 Decoder 中,均有各自的 Self-Attention 子层,...
四、Multi-Head Attention(多头注意力机制) 除了自注意力机制,Transformer还引入了一个叫做多头注意力机制(Multi-Head Attention)的概念。简单来说,多头注意力机制让模型在不同的“头”(Attention Head)中可以关注不同的部分,从而使模型能够从多个角度去理解序列中的依赖关系。 4.1 什么是多头注意力? 多头注意力机制...
本文将深入解析Transformer中的三种主要注意力机制:自注意力(Self-Attention)、交叉注意力(Cross-Attention)和因果注意力(Causal Attention),帮助读者理解这些机制的工作原理和实际应用。 自注意力(Self-Attention) 自注意力是Transformer模型中最基础也是最重要的注意力机制。它允许模型在处理序列时,每个位置都能关注到序列...
至此self-attention的部分已经讲解完毕,接下来我们回到transformer中,一起来庖丁解牛。 02.Transformer部分 2.1 整体结构 首先来纵观transformer整体结构(左半部分是encode,右半部分是decode): Transformer模型结构 2.2 encoder 首先分析左半部分,从下往上看inputs即为我们输入的字符串序列,此时在计算前我们要对输入序列进...
自注意力机制(Self-Attention)是Transformer模型的核心思想。它通过一种聪明的方式让神经网络在处理一个序列时(例如,一个句子中的单词),能够“注意”到序列中其他部分的相关信息,而不仅仅依赖于局部信息。相比传统的序列模型(如RNN、LSTM),自注意力机制能更好地捕捉远距离的依赖关系,特别适用于处理像文本、图像这样的...
在Transformer架构中,有3种不同的注意力层:Self Attention自注意力、Cross Attention 交叉注意力、Causal Attention因果注意力。 3.算法应用 基于Attention的Transformer模型,不仅在性能上优于以前的深度学习模型,在可解释性上也优于深度学习模型,更适合对中医数据特...
自注意力允许模型通过整合上下文信息来增强输入嵌入,使其能够动态地权衡序列中不同元素的重要性。这一特性在NLP中尤其有价值,因为词语的含义往往随其在句子或文档中的上下文而变化。 尽管已提出多种高效版本的自注意力,但《Attention Is All You Need》中引入的原始缩放点积注意力机制仍然是应用最广泛的。由于其在大...
可以利用滑动窗口,每个向量查看窗口(window)中相邻的其他向量的性质,其中窗口大小的选择是靠人工经验设定的。但是这种方式不能解决整条句子的分析问题。所以就引入了自注意力机制(Self-attention),其作用就是看一看输入句子中其他位置的单词,试图寻找一种对当前单词更好的编码方式。
注意力机制(attention mechanism)是Transformer模型中的重要组成部分。Transformer是一种基于自注意力机制(self-attention)的神经网络模型,广泛应用于自然语言处理任务,如机器翻译、文本生成和语言模型等。本文介绍的自注意力机制是Transformer模型的基础,在此基础之上衍生发展出了各种不同的更加高效的注意力机制,所以深入了解...