例如在Transformer中在计算权重参数时,将文字向量转成对应的KQV,只需要在Source处进行对应的矩阵操作,用不到Target中的信息。 二、引入自注意力机制的目的 神经网络接收的输入是很多大小不一的向量,并且不同向量向量之间有一定的关系,但是实际训练的时候无法充分发挥这些输入之间的关系而导致模型训练结果效果极差。比如机器
1. 图解 2. 代码 3. 拓展到 Transformer 现在开始吧！0.什么是⾃注意⼒？你可能会想，⾃注意⼒是否类似于注意⼒，答案是肯定的！它们从根本上来说概念和数学运算很多都是相通的。⾃注意模块接收 n 个输⼊，并返回 n 个输出。这个模块会发⽣什么？⽤外⾏的话说，⾃关注机制允许输⼊之间...
2014年,DeepMind团队发表Recurrent Models of Visual Attention,提出了注意力机制,并将其用于图像分类的任务中。 与CNN相比,使用注意力机制的RNN取得了非常好的效果,直接带起了一波研究注意力机制的热潮。 很快,注意力就出现在了神经机器翻译中。 在ICLR 2015上,蒙特利尔大学的Yoshua Bengio团队发表了一篇论文,在神经机...
Transformer在过去几年里席卷了自然语言处理(NLP)领域,Transformer的强大能力源于其注意力(Attention)模块,该模块能够捕捉序列中每个单词与其他所有单词之间的关系。但关键问题在于,它究竟是如何做到的呢? 在本文中,将聚焦于注意力机制。让我们从输入到注意力模块的数据开始,逐步探索它是如何处理这些输入的。 也已经给大...
本文将通过图解和实例,深入浅出地解析自注意力机制的核心原理及其在实际应用中的魅力。 一、自注意力机制概览 自注意力机制,顾名思义,是一种让模型在处理输入数据时能够自我关注并捕捉序列内部元素之间关系的机制。与传统的注意力机制不同,自注意力机制不依赖于外部信息,而是直接分析序列内部的相互依赖性。这种机制...
线性注意力机制的文章有很多了,在本篇笔记中,我们简单的对各种方法进行一下图解比较,串一下当前的线性注意力机制,涉及的公式极少,主打一个把逻辑脉络梳理一下。本文会从 state space model 中间状态模型这样一条主线,来梳理 RNN、LSTM 再到 Retentive、GLA 等 Linear Attention 的改进版,最后再到 Mamba、Mamba-2...
Bert不像传统的注意力模型,它在RNN的隐藏状态上使用平面注意力结构。相反,BERT使用多层注意力(12层或24层,取决于模型),并且在每一层中包含多个注意力“头”(12层或16层)。 由于模型权重在层之间不共享,单个BERT模型有效地具有多达24 x 16 = 384个不同的注意力机制。
图1.4:从查询1中计算注意力得分(蓝色) 为了获得注意力得分,我们首先在输入1的查询(红色)和所有键(橙色)之间取一个点积。因为有3个键表示(因为有3个输入),我们得到3个注意力得分(蓝色)。 注:现在只使用Input 1中的查询。稍后,我们将对其他查询...
1.图解 图解分为以下步骤: 准备输入 初始化权重 派生密钥,查询和值 计算输入 1 的注意力得分 计算softmax 将分数与值相乘 总和加权值以获得输出 1 对输入 2 和输入 3 重复步骤4–7 注意:实际上,数学运算是矢量化的,即所有输入都经过数学运算。我们稍后会在“代码”部分中看到这一点。
自注意力机制：功能：赋予每个元素间建立联系的能力，通过计算元素间的相关性来确定每个元素的重要性。工作原理：首先通过embedding操作将输入转换为向量，然后计算query、key和value。通过softmax函数计算query和key之间的相关性，得到每个元素的权重。最后，根据这些权重对value进行加权求和，得到输出。应用：...