注意力机制通过使用一个Alignment Model来实现，其公式如下：scoring(s, h) = v^Ttanh(W_ss*s + W_hh*h + b_attn)其中s是来自序列中的一个输入每个词语，h是来自LSTM另一侧 的隐藏向量，v、W_ss、W_hh、b_attn都是模型参数，该模型用来量化两个单词之间的关系，形成一个相关性矩阵，通过该矩阵可以...
首先,他们通过实验证明,当应用奇异值分解(SVD)时,只需用其前几个最大的奇异值就可以恢复注意力矩阵,这说明注意力矩阵是低秩的。接下来,他们利用 Johnson-Lindenstraus 引理证明注意力矩阵可以用极低的误差被近似为一个低秩矩阵。 同时作者也提到,为每一个自注意力矩阵计算 SVD 实际上会引入更多的计算复杂度。因此...
1)利用多组可学习的参数矩阵 ,将 映射成低维向量; 2)对多组低维 向量进行注意力计算,得到多组注意力结果; 3)将多组注意力结果concat成高维向量并通过MLP,最后输出; 4. 位置编码 注意力机制本身不支持时序运算,所以将各个元素打乱会得到一样的注意力结果。为了增加时序信息,添加了余弦位置编码: 利用余弦编码的...
注意力Attention机制的最核心的公式为:Softmax(\frac{QK^\top}{\sqrt{d_{k}}})V,与我们刚才分析的Softmax(\mathbf{X}\mathbf{X}^\top)\mathbf{X}有几分相似。Transformer[^1]论文中将这个Attention公式描述为:Scaled Dot-Product Attention。其中,Q为Query、K为Key、V为Value。Q、K、V是从哪儿来的呢?Q...
att((K,V),qi)att((K,V),qi)表示第ii个查询集合和(K,V)(K,V)的注意力表示,⊕⊕表示向量拼接。在这个公式中,多个查询QQ是用来探索数据中丰富性的。具体来讲,通过利用多个不同的查询向量qiqi,多头注意力机制可以在不同的方向上关注不同的特征。
注意力机制: 它需要三个指定的输入Q(query),K(key),V(value),然后通过计算公式得到注意力的结果,这个结果代表query在key和value作用下的注意力表示。当输入的Q=K=V时,称作自注意力计算规则 常见的注意力计算规则: 将Q、K进行纵轴拼接,做一次线性变化,再使用softmax处理获得结果最后与V做张量乘法 ...
注意力（Attention）机制，是神经机器翻译模型中非常重要的一环，直接影响了翻译的准确度与否。可以这么说，没有注意力机制，机器翻译的水平只有60-70分。有了注意力机制，翻译的水平就能够达到80-90分了。它是如何发挥作用的呢？很多人一解释起来，就是铺天盖地的数学公式，让人还没来得及看，就直接懵逼了。最近...
2.SE 注意力机制公式解读 SE 注意力机制的核心思想是通过两个全连接层(Squeeze 层和 Excitation 层)来实现自适应权重调整。下面是 SE 注意力机制的公式解读: 设输入特征为 x,其维度为 (batch_size, channel, height, width),则: - Squeeze 层:将输入特征 x 压缩成一个维度为 (batch_size, channel)" targ...
软注意力机制公式 软注意力机制(Soft Attention Mechanism)是一种用于序列生成任务的机制,如机器翻译、图像描述等。其公式如下: $$ \alpha_{ti} = \frac{\exp(e_{ti})}{\sum_{j=1}^{T_x} \exp(e_{tj})} $$ 其中,$\alpha_{ti}$表示在时间步$t$,生成目标序列中的第$i$个词时,对源序列中...