Transformer 中有三处地方用到了 self-attention: Encoder 中的Multi-Head Attention、Decoder 中的Masked Multi-Head Attention、Decoder 中的Multi-Head Attention(Cross-Attention)。其实三者的模型结构完全相同,差别仅在于Q(queries), K(keys), V(values)是来自同一个序列还是两个序列,是否用 mask。因此参数量计算...
self-attention块的计算公式如下: Q=xW_Q,K=xW_K,V=xW_V\\ x_{out}=softmax(\frac{QK^{T}}{\sqrt{h}})\cdot V\cdot W_o + x\\ 1. 对于 Q,K,V ,需要保存它们共同的输入 x ,这就是中间激活。输入 x 的形状为 [b,s,h] ,元素个数为 bsh ,占用显存大小为 2*bsh=2bsh。 2. 对于...
1.transformer的Self-Attention层:Scaled Dot-Product Attention 同样,计算Self-Attention需要三个参数Q,K,V去计算注意力机制矩阵,这里重新定义了计算方式,如下 根据Q,K,V计算注意力机制矩阵 self-attention得到的注意力矩阵同上 masked self-attention得到的注意力矩阵与上面有点不同,这里的masked就是要在做翻译的时候...
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...
1.1 Single-Head Self-Attention（单头Self-Attention）输入为一个序列（X1 ，X2 ，X3 ，···，...
2. Self-attention 它的经典结构如图3所示,将一个语句向量送入Self-attention,产生对应个数的向量,然后再将结果送入全连接网络(FC),最终实现结果的预测(标签的输出)。 图3 Self-attention经典结构 同时也可以将图1这种结构堆叠,如图4所示。 图4 多结构堆叠 ...
Encoder Self-attention中完整的Attention Score计算如下：将每个头的注意力分数合并在一起 现在，每个头都...
该论文中选取了三角函数的encoding方式,其他方式也可以,该研究组最近还有relation-aware self-attention机制,可参考这篇论文[1803.02155] Self-Attention with Relative Position Representations。 再来看看模型中这些Add & Norm模块的作用。 其中Add代表了Residual Connection,是为了解决多层神经网络训练困难的...
从上面可以看到,self-attention就是一连串矩阵运算。 Multi-Head Attention# 我们用 2 heads 的情况举例,这种情况下,我们的qiqi会分裂成两个——qi,1qi,1和qi,2qi,2。 实际中 head 的数目也是参数,可以调 然后qi,1qi,1和ki,1ki,1、kj,1kj,1分别计算 attention,最后计算出bi,1bi,1,如上图所示。用同样...
#使用的网络和损失import torchimport torch.nn as nnclass AttentionPoolWithParameter(nn.Module): """ 带参数的注意力汇聚实现方法 """ def __init__(self): super(AttentionPoolWithParameter, self).__init__() # 可学习的参数w。 self.w = nn.Parameter(torch.rand((1,), requires_grad=True)) ...