Transformer的核心思想---自注意力机制 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...
2.2.1 Self-attention (1)计算框架 Self-attention的意思是,我们给Attention的输入都来自同一个序列,其计算方式如下: 图3: self-attention计算框架 (图片来自李宏毅老师PPT) 这张图所表示的大致运算过程是: 对于每个token,先产生三个向量query,key,value: query向量类比于询问。某个token问:“其余的token都...
所谓多头自注意力机制,与普通自注意力机制的区别是: Self-Attention: 首先计算序列内部每个位置之间的相关性,生成权重分数矩阵,进而对输入的特征表示进行加权求和。 只有一组投影矩阵(W^Q, W^K, W^V)。 得到多组 (Query、Key、Value)。 Multi-Head Attention: 在Self-Attention的基础上,引入多组投影矩阵(W^Q...
Transformer的核心思想---自注意力机制 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...
对于transformer 来说,self-attention 只是大的网络架构中的一个 module。由上述分析我们知道,对于 self-attention 的运算量是跟 N 的平方成正比的。当 N 很小的时候,单纯增加 self-attention 的运算效率可能并不会对整个网络的计算效率有太大的影响。因此,提高 self-attention 的计算效率从而大幅度提高整个网络的效...
缩放因子self.d_out_kq**0.5在softmax之前应用,如前所述。 使用这个SelfAttention模块示例如下: torch.manual_seed(123) d_in, d_out_kq, d_out_v =3,2,4 sa = SelfAttention(d_in, d_out_kq, d_out_v) # 假设embedd...
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...
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...
使用自注意力(Self-Attention)机制在序列处理任务中,特别是自然语言处理(NLP)领域,变得越来越流行,主要是因为它在计算复杂度、并行化能力、长距离依赖的建模能力等多个关键方面相较于传统的循环神经网络(RNNs)和卷积神经网络(CNNs)具有显著的优势。 一、计算复杂度 ...