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...
我们知道selft-attention 是输入参数是WQ,WK,WV,输出参数是WO, 我们假设参数矩阵维度为Rd×d, 所以一个self-attention 参数总量为4d2。 Pself−attention=4d2 feedforward 虽然包括四层(Linear layer1 + relu layer+ Linear Layer2 + normalization),但是relu 和 norm 层并没有参数,所以主要是两个线性层的参...
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...
X3 ，···，Xm），Self-Attention层有三个参数矩阵（WQ ，WK ，WV），输出是一个序列（C:1 ，C...
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...
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...
至此self-attention的部分已经讲解完毕,接下来我们回到transformer中,一起来庖丁解牛。 02.Transformer部分 2.1 整体结构 首先来纵观transformer整体结构(左半部分是encode,右半部分是decode): Transformer模型结构 2.2 encoder 首先分析左半部分,从下往上看inputs即为我们输入的字符串序列,此时在计算前我们要对输入序列进...
Self-Attention则利用了Attention机制,计算每个单词与其他所有单词之间的关联,在这句话里,当翻译bank一词时,river一词就有较高的Attention score。利用这些Attention score就可以得到一个加权的表示,然后再放到一个前馈神经网络中得到新的表示,这一表示很好的考虑到上下文的信息。如下图所示,encoder读入输入数据,利用层层...
0.0574, -0.0757, -0.0928]]],# grad_fn=<DivBackward0>)attention_scores=attention_scores...
Transformer的Decoder是由6各完全相同的Decoder_cell堆叠而成。每个Decoder_cell有3个子层:第一层是Masked多头自注意力层,第二层也是多头自注意力层(但是该层会对Encoder的输出实现Attention),第三层是简单的全联接的前馈神经网络。 Decoder_cell中的三个子层之间通过残差网络结构进行连接。Transformer模型整体结构每...