一、Attention 1 什么是self-Attention 首先需要明白一点的是,所谓的自注意力机制其实就是论文中所指代的“Scaled Dot-Product Attention“。在论文中作者说道,注意力机制可以描述为将query和一系列的key-value…
编码器一般包括两个子层:编码器包含两层:1)一个多头自注意力层self-attention(用于计算序列中不同单词之间的关系)。2)前馈层feed-forward。 解码器一般包括三个子层:解码器包含三层,其中两个多头自注意力层:1)多头自注意力层self-attention 2)Encoder-Decoder多头自注意力层。3)另外还有一个前馈层Feed-forward。
第1篇:矩阵乘法概念解释 Matrix Multiplication Concept Explained(矩阵乘法概念解释) 第2篇:使用缩放点积方法的自注意力 Self-Attention Using Scaled Dot-Product Approach(使用缩放点积方法的自注意力) 第3篇:深入探讨多头注意力、自注意力和交叉注意力 A Dive Into Multihead Attention, Self-Attention and Cross-A...
现在,我们将详细了解变压器的最重要组件。 Self-Attention(自注意力) 自注意力用于将句子中的每个单词与句子中的每个其他单词相关联,以便每个单词可以与其他每个单词相关联,并且将为句子中的每个单词产生512个维度的输出,该输出将关联一句话中的每个单词 。 要计算自我注意力,首先,我们需要根据其嵌入向量为输入句子中...
Self-Attention(自注意力) 自注意力用于将句子中的每个单词与句子中的每个其他单词相关联,以便每个单词可以与其他每个单词相关联,并且将为句子中的每个单词产生512个维度的输出,该输出将关联一句话中的每个单词 。 要计算自我注意力,首先,我们需要根据其嵌入向量为输入句子中的每个单词创建3个向量,分别称为查询,键和...
batch_size, _, seq_length, d_k = attention_output.size() attention_output = attention_output.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, seq_length, self.d_model) # 线性投影 attention_output = self.output_linear(attention_output) ...
不要因为我一直在讲“自注意力”(self-attention)这个词,就误认为这是每个人都应该熟悉的概念。在阅读Attention is All You Need论文之前,我自己从未碰到过这个概念。让我们来提炼总结一下它的工作原理。 比方说,下面的句子是我们要翻译的输入: “The animal didn't cross the street because it was too tired...
谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达到了SOTA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增加到非常深的深度,充分发掘DNN模型的特性,提升模型准确率。在本文中,我们将研究Transformer模型,理解它的工作原理。
Encoder由N=6个相同的layer组成,layer指的就是上图左侧的单元,最左边有个“Nx”,这里是x6个。每个Layer由两个sub-layer组成,分别是multi-head self-attention mechanism和fully connected feed-forward network。其中每个sub-layer都加了residual connection和normalisation,因此可以将sub-layer的输出表示为: ...
因此,Encoder-Decoder Attention获得了目标序列的表示(来自Decoder Self-Attention)和输入序列的表示(来自Encoder堆栈)。因此,它为每个目标序列词生成了一个带有注意力得分的表示形式,该表示形式也从输入序列中捕获了注意力得分的影响。 当它通过堆栈中的所有解码器时,每个自我注意和每个编码器-解码器注意都会在每个单词的...