1.自注意力(Self-Attention)机制 自注意力机制的结构如下图所示: 自注意力机制中的输入为 Q, K, V。 Q, K, V 都是对输入(例如词向量矩阵X)做线性变换得到的,可以简单的认为 Q, K, V 就是矩阵 X 的另一种表现形式,或者更粗暴的认为 Q\approx K \approx V \approx X。为什么一定要产生 Q, K, ...
4. 将缩放后的结果传入softmax函数，这里主要是实现归一化，使得attention的权重为1。5.将各个分量之间...
我们可以看到,上图中大部分的计算过程和单一 Self-attention 计算过程是一致的。只是在使用 Linear 层时,我们使用多个 Linear 层,这就相当于是增加了多组的可学习参数,这些可学习参数就是我们上文中说到的能够学习到不同层次关系的参数。 有了这个结构,我们就可以把多个 Multi-head Attention 结构堆叠起来,从而得到...
Self-Attention是Transformer模型的核心部分,它的作用是对输入的向量序列进行自我关注,从而捕获到序列中的上下文信息。与传统的RNN或CNN模型相比,Self-Attention具有更好的并行性和全局性,可以更加有效地处理长序列。 Self-Attention的计算过程可以分为三个步骤:Query、Key和Value的计算,以及Attention权重的计算。 Query、Ke...
一. self-attention整体逻辑 self-attention的整体结构图如图1。首先有QKV三个矩阵，这三个矩阵均由 ...
整体的模型结构如下图所示,可以看到,模型主体是一个基于Transformer的Encoder-Decoder结构,但是将所有self-attention模块全部去掉,替换成了全连接网络。同时,底层的输入采用PatchTST的处理方式,先转换成patch,再输入到Transformer模型中。 Cross-attention模块:Cross-attention模块的核心是在预测未来每个时间步的信息时,能够从...
transformer layer主要实现了<<attention is all you need>>里的multi-head self attention + Point-wised FFN 结构(即encoder结构) multi-head self attention: 其中 即Query, Key 和Value,是同一个item与不同的权值矩阵 相乘得到,权值矩阵 为可学习参数; ...
users’behaviorsequencesforrecommendationinAlibaba.1.创新点 其核心创新点是建模用户的行为序列信息,使用Transformer中的...。 2.2 引入self-attentionBST将用户的行为序列作为输入,包括目标item和其他特征。它首先将这些输入特征嵌入为低维向量。为了更好地捕获行为序列中item之间的关系...
但是由于Transformer的Decoder使用的是Self-Attention，导致在Decoder层中所有的输入信息都暴露出来，这显示是...
self-attention是transformer网络结构中最重要的组成部分，那么self-attention到底是什么呢？先上结论，self-...