注意力层(Self-attention 层及 Encoder-Decoder-attention 层)以三个参数的形式接受其输入,称为查询(Query)、键(Key)和值(Value): 在Encoder 中的 Self-attention,编码器的输入被传递给所有三个参数,Query、Key 和 Value(即输入经过词嵌入和位置编码后,分别与Query、Key 和 Value 的参数矩阵相乘)。 在Decoder ...
步骤1:查询、键和值矩阵(Query, Key, and Value Matrices) Figure 2. Computing Query, Key, and Value matrices from the original embedding. 每个token的嵌入向量被转换为三个向量:查询(Query, Q)、键(Key, K)和值(Value, V)。这些向量通过将输入嵌入矩阵与学习的权重矩阵相乘得到。以下是一个网络搜索的...
先用query 和所有的 keys 值相乘(也能用其他一些运算),于是每个 key 都能得到一个值; 上面得到的值可以看做是每个 key 的权重,为了使得权重加起来等于1,这里需要用 softmax 压一下得到注意力评分(attention score); 最后用评分和相对应的 value 值相乘,决定哪个 value 比较重要,再相加,就得到想要的注意力向量...
在Decoder Self Attention 中,我们计算目标序列中每个单词与目标序列中其他单词的相关性。 在"Encoder-Decoder Attention "中,Query 来自目标句,而Key/Value来自源句。这样,它就能计算出目标句中每个词与源句中每个词的相关性。 原文链接:https://towardsdatascience.com/transformers-explained-visually-not-just-how...
第一步是计算Query,Key和Value矩阵。我们将嵌入内容打包到矩阵X中,然后将其乘以我们训练过的权重矩阵(WQ,WK,WV)。 X矩阵中的每一行对应于输入句子中的一个单词。我们再次看到嵌入向量(图中的512或4个框)和q / k / v向量(图中的64或3个框)的大小差异。
正如我们接下来将要看到的,在多头注意力机制下,我们拥有多组Query/Key/Value权重矩阵(Transformer使用八个注意力头,因此每个编码器/解码器最终都能得到八组)。这些集合中的每一个都是随机初始化的。然后,在训练之后,将每个集合用于将输入的embedding(或来自较低编码器/解码器的向量)投影到不同的表示子空间中。
正如我们接下来将要看到的,在多头注意力机制下,我们拥有多组Query/Key/Value权重矩阵(Transformer使用八个注意力头,因此每个编码器/解码器最终都能得到八组)。这些集合中的每一个都是随机初始化的。然后,在训练之后,将每个集合用于将输入的embedding(或来自较低编码器/解码器的向量)投影到不同的表示子空间中。
注意模块不是逐个地处理表征,而是接收一整段表征,并使用三个可训练的权重矩阵——查询(Query),键(Key)和值(Value)来一次性学习所有输入表征之间的依赖关系。这三个权重矩阵构成了注意力头(Attention Head)。Transformer 网络由多个层组成,每个层都有几个注意力头(和附加层),用于学习表征之间的不同关系。
其中是药物特征矩阵,, , 分别对应Query、Key和Value的权重矩阵。是一个缩放因子,Z是注意力层的输出。 2.3 SMILES Transformer模型架构 我们的预训练模型采用4层Encoder-Decoder的Transformer模型,模型整体架构如图3a所示,输入的药物序列首先经过Embedding变为词向量,并将位置编码添加到词嵌入向量中,随后进入由4个编码器...
注意模块不是逐个地处理表征,而是接收一整段表征,并使用三个可训练的权重矩阵——查询(Query),键(Key)和值(Value)来一次性学习所有输入表征之间的依赖关系。这三个权重矩阵构成了注意力头(Attention Head)。Transformer 网络由多个层组成,每个层都有几个注意力头(和附加层),用于学习表征之间的不同关系。