相对于RNN,self-attention不需要任何随token顺序传递的隐层状态。这是因为,它使用一种positional encoding方法直接修改token的embedding,从而让模型感知token在序列中的相对位置,我们在第4节会详细说明。 3.2 self-attention的矩阵化 我们惊喜地发现,根据第四点,这个算法可以用矩阵并行化。把 e_{1,2,3} 这三个向量...
从下往上看,Q和K经过MatMul层做矩阵相乘(即上文self-attention部分提到的X*X^T),接着来到Scale层进行维度缩放(即上文self-attention部分提到的乘以dk^(-1/2))(注意这里的Mask是后续在decder部分需要使用的操作,encoder部分并没有,此层在这里跳过)。最终我们经过softmax得到的权值矩阵与V相乘,得到最终的输出。...
a(\mathbf q, \mathbf k) = \mathbf{q}^\top \mathbf{k} /\sqrt{d}\\ (3)自注意力机制(Self-Attention) a)基本概念 Self-Attention 是根据 Attention 得到的,这里的 Self 说的实际上就是查询、键以及值是由同一个输入向量线性变换得到的,而不是完全不同的三个变量。具体来说就是每个查询都会关注所...
Decoder也利用类似的Self-Attention机制,但它不仅仅看之前产生的输出的文字,而且还要attend encoder的输出。以上步骤如下动图所示: Transformer模型的整体结构如下图所示 这里面Multi-head Attention其实就是多个Self-Attention结构的结合,每个head学习到在不同表示空间中的特征,如下图所示,两个head学习到的Attention侧重点...
self-attention 能够学习整张图片的receptive field (感受野),通过权重 (如上面的α'1,1α'1,2α'1,3α'1,4)可以让机器自行选择感受野。 可以认为Self-attention 是复杂的CNN ,或者CNN是简化的Self-attention. 如何选择: 接下来就开始进行transformer 的总结: ...
对于self-attention来讲,Q(Query), K(Key), V(Value)三个矩阵均来自同一输入,首先我们要计算Q与K之间的点乘,然后为了防止其结果过大,会除以一个尺度标度 ,其中 为一个query和key向量的维度。再利用Softmax操作将其结果归一化为概率分布,然后再乘以矩阵V就得到权重求和的表示。该操作可以表示为 ...
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。 二、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...
3.作者:太阳花的小绿豆,self_attention和mutil self_attention的原理 1. 注意力机制 注意力机制其实是源自于人对于外部信息的处理能力。由于人每一时刻接受的信息都是无比的庞大且复杂,远远超过人脑的处理能力,因此人在处理信息的时候,会将注意力放在需要关注的信息上,对于其他无关的外部信息进行过滤,这种处理方式被...
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...
接下来，基于计算得到的权重，模型可以抽取信息并生成输出。具体地，每个输入向量与权重相乘，然后求和，得到最终的输出表示。这一过程在多头自注意力（Multi-head Self-attention）中得到扩展，通过使用多个不同的权重矩阵学习不同的相关系数，从而实现更全面的信息整合。在应用自注意力机制时，通常会考虑向量...