concatenation的作用就是将三个self-attention的输出拼接起来,如下图所示 2.3 一个简单的例子来模拟multi-head attention 的计算流程 随机产生一个 4\times 6 大小的矩阵充当 \hat{X}, \hat{X}=\begin{bmatrix} 0.22 & 0.87 & 0.21 & 0.92 & 0.49 & 0.61\\ 0.77 & 0.52 & 0.3 & 0.19 & 0.08 & 0.7...
实际上,对于Query、Key和Value,仍然是一个单一的大矩阵(把Q,K,V拼在了一起),这里只是逻辑上将矩阵的不同部分分配给每个Attention Head。同理,并没有针对每个Attention Head的独立线性层。所有Attention Head共享相同的线性层。 线性层的权重在逻辑上被按Attention Head分割 这种逻辑分割是通过在注Attention Head之间...
也就是说这三个矩阵是为了实现 Multi-head Attention 多头注意力机制而存在的。
Multi-Head Attention是在Tansformer 中提出的,多头 Attention,简单来说就是多个 Self-Attention 的组合...
🌟三、多头注意力机制:Multi-Head Self-Attention 3.1 什么是多头注意力机制? 3.2 如何运用多头注意力机制? 🌟四、通道注意力机制:Channel Attention 4.1 什么是通道注意力机制? 4.2 SENet 4.3 其他通道注意力机制 ① ECA ② CBAM 🌟五、空间注意力机制:Spatial Attention ...
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在「拆 Transformer 系列一:Encoder-Decoder 模型架构详解」中有简单介绍 Attention,Self-Attention 以及 Multi-Head Attention,都只是在直观上介绍 Attention 的作用,如何能够像人的视觉注意力机制那样,记住关键信息,并且也介绍了 Self-Attention 机制如何能通过对自身注意力加权来学习句子内部结构以及一些语法特征。
1. Multi-Head (Self-)Attention Layer 在上一篇文章中我们介绍了Attention层和Self-Attention层,计算逻辑大同小异。只不过之前介绍的都只是Single-Head Self-Attention Layer,如下图示。 而Transformer中的Multi-Head的意思就是我们把多个Single-Head的结果拼接在一起,具体看下面的示意图: 可以看到,每个Single-Head的...
这些中的每一个都称为关注头。Attention模块将其Query,Key和Value参数进行N次拆分,并将每次拆分分别通过单独的Head传递。然后将所有这些相似的注意力计算合并在一起以产生最终的注意力得分。这就是所谓的'多头注意',它赋予了Transformer更大的力量,可以为每个单词编码多个关系和细微差别。
在「拆 Transformer 系列一:Encoder-Decoder 模型架构详解」中有简单介绍 Attention,Self-Attention 以及 Multi-Head Attention,都只是在直观上介绍 Attention 的作用,如何能够像人的视觉注意力机制那样,记住关键信息,并且也介绍了 Self-Attention 机制如何能通过对自身注意力加权来学习句子内部结构以及一些语法特征。