encoder一种attention, decoder两种attention 1.2 attention &self attention self attention 是相对于 attention 的,attention 用于计算两个序列之间的相似度,而 self attention 用于计算一个序列内部元素之间的相似度 self attention 的计算过程如下: 首先将输入序列进行线性变换,得到 Q, K, V 计算Q, K, V 之间的相...
BertSelfAttention是通过extended_attention_mask/attention_mask和embedding_output/hidden_states计算得到context_layer,这个context_layer的shape为[batch_size, bert_seq_length, all_head_size = num_attention_heads*attention_head_size],它就是batch_size个句子每个token的词向量,这个词向量是综合了上下文得到的,注...
1. 编码器（Encoder）编码器将输入序列（例如一句话）转化为一系列上下文表示向量（Contextualized Embedding），它由多个相同的层组成。每一层都由两个子层组成，分别是自注意力层（Self-Attention Layer）和前馈全连接层（Feedforward Layer）。具体地，自注意力层将输入序列中的每个位置与所有其他位置进行交互，以计...
但是由于Transformer的Decoder使用的是Self-Attention，导致在Decoder层中所有的输入信息都暴露出来，这显示是...
(2)自注意力机制的Q和K则都是来自于同一组的元素,例如,在Encoder-Decoder模型中,Q和K都是Encoder中的元素,即Q和K都是中文特征,相互之间做注意力汇聚。也可以理解为同一句话中的词元或者同一张图像中不同的patch,这都是一组元素内部相互做注意力机制,因此,自注意力机制(self-attention)也被称为内部注意力机制...
第6个模块的输出作为最终Encoder的输出。Multi-Head Attention Self Attention是考虑了所有输入向量的信息，...
Encoder包含两层,一个Self-attention层和一个前馈神经网络层,Self-attention层能帮助当前节点不仅仅只关注当前的词,从而能获取到上下文的语义。 Decoder也包含Encoder提到的两层网络,但是在这两层中间还有一层Attention层,帮助当前节点获取到当前需要关注的重点内容。
1、Self-Attention主要做了什么? self-attention在Encoder中首先计算的是Q*K,即词与词之间的相似度矩阵,然后根据相似度(包括与自己的相似度)与V相乘,最后每个词形成带注意力的词向量。直观理解就是,每个word最终的词向量都是由与之相似的一系列词加权求和构成的,相似度越大,贡献度就越高,反之就贡献度小。注意在...
1、在 Encoder 中的 Self-attention,编码器的输入与相应的参数矩阵相乘,得到Query、Key 和 Value三个参数。 2、在 Decoder 中的 Self-attention,解码器的输入通过相同的方式得到 Query、Key 和 Value。 3、在解码器的 Encoder-Decoder-attention中,编码器堆栈中最后一个编码器的输出被传递给 Value 和 Key参数。
编码器(Encoder)是Transformer模型重要组成部分,它的主要任务是捕捉输入序列的语义信息。在编码器中,每个输入词汇都会通过一个嵌入层(Embedding Layer)转换成固定维度的向量表示。这些向量随后经过多个自注意力层(Self-Attention Layer)和前馈神经网络(Feed-Foward Neural Network Layer)的 处理,以捕捉词汇间的依赖关系和语...