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,根据源句子与目标句子是否相同,分成了Attention和Self-Attention。 其中,Attention是应用在源句子与目标句子不同时,是为了解决rnn的一些问题的。使用rnn的缺点在于,通常的rnn结构由于是单向传导,时序性太强,会导致从Enc...
Transformer model 采用了一种称为“attention mechanism”的特殊技术。这种技术使得计算机能够一次性全面地审视整个句子,识别出哪些词汇是相互关联的,哪些词汇只是附带出现的。这就像当你阅读一本书时,不是逐行阅读,而是能够一眼看到整页内容,立刻识别出关键部分,解开谜题的线索。 本文将深入探讨这个令人称奇的Transformer...
与基础 Transformer 一样,它有一个“全局感受野”(意味着它同时查看很多单词。)主要的新想法是,在每个循环步骤中,Universal Transformer对序列中所有输入数据使用self-attention,然后是一个跨所有位置和时间步共享的“转换函数”。 Universal Transformer 的参数,包括自注意力和转换权重,与所有位置和时间步长相关联。如果 ...
与传统的RNN和CNN结构不同,Transformer完全基于Attention机制来处理序列数据,消除了传统序列模型中的顺序依赖,使得并行计算成为可能,从而加速训练过程。二、面经1、讲讲对Attention的理解?2、Attention的计算步骤是什么?3、Attention机制和传统的Seq2Seq模型有什么区别?4、self-attention 和 target-attention的...
在深度学习领域,特别是在自然语言处理和计算机视觉等任务中,扮演着重要角色。以下是两者的主要区别: 一、计算对象不同 Attention:通常指的是source对target的attention,即源序列对目标序列的注意力。在传统的encoder-decoder模型中,attention机制用于提升模型对输入序列(source)和输出序列(target)之间关系的理解能力。它帮助...
总结区别:1. Self-attention 关键点在于,规定K-Q-V三者都来源于 X。通过 X 找到 X 中的关键点。
最后顺便提一下soft-attention和hard-attention的区别,soft-attention就是我们上述的attention机制,解码阶段对编码的每一时刻的输出进行加权平均的方法,可以直接求取梯度;而hard-attention选择编码的输出状态是采用的蒙特卡罗抽样的方法,这部分有需要的朋友可以深入一下。
Self-Attention 机制,也就是 Multi Head Attention,是标准的多头注意力机制,有H个Query、Key 和 ...
图9 Transformer中的attention和self-attention的区别和联系 上图是原始的self-attention和transformer中的attention公式对比图,可以看出transformer中的attention和self-attention非常相似(将Q、K、V设置成X,再去掉根号下dk),其实transformer中的attention就是从self-attention演变而来,本质内容是一致的。两者的区别主要有以下...