Step 3:利用得到的A'和V,计算每个输入向量a对应的self-attention层的输出向量b: 写成矩阵形式: 对self-attention操作过程做个总结,输入是I,输出是O: 矩阵Wq、 Wk、Wv是需要学习的参数。 四、Multi-head Self-attention多头自注意力机制 self-attention的进阶版本 Multi-head Self-attention,多头自注意力机制。 因...
的表示,从而允许模型学习更多的信息。例如,在训练语言模型时,一个注意力头可以学习关注某些动词(例如行走、驾驶、购买)与名词(例如,学生、汽车、苹果)的关系,而另一个注意力头部则学习关注代词(例如,他、她、it)与名词的关系。 每个头还将创建自己的注意力得分向量 ,以及相应的注意力权重向量 然后,每个头都会产生...
这是符合常理的,因为一句话中的每个单词重要程度是不一样的,从语法角度说,主谓宾语比其它句子成分更重要,self-attention机制就是模型尝试学习句子成分重要程度的方法。 self-attention可以通过学习句子成分重要程度更好的理解语言的上下文,而上下文对于语言模型来说是至关重要的。例如,看一下机器人第二定律: 机器人第...
二.Multi-Head Self-Attention 在transformer当中,其中应用最广泛的一种self-attention机制,还有一种叫做multi-head self-attention。 这种attention也就是说,对于同一个向量a而言,我们可以具备多组q,k,v来描述a这同一个向量。之前我们仅仅才用了一组q,k,v来描述我们的向量。采用多组向量之后,我们分别对每一组进...
自注意力机制(self-attention), 视频播放量 296、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 8、转发人数 1, 视频作者 白老师人工智能学堂, 作者简介 点亮智慧之灯,共享AI时光,相关视频:
如上图所示,以右侧示意图中输入的a_{1}为例,通过多头(这里取head=3)机制得到了三个输出b_{head}^{1},b_{head}^{2},b_{head}^{3},为了获得与a_{1}对应的输出b_{1},在Multi-headed Self-attention中,我们会将这里得到的b_{head}^{1},b_{head}^{2},b_{head}^{3}进行拼接(向量首尾相连)...
接下来，我们进一步探讨self-attention的进阶版本——Multi-head Self-attention。在多头自注意力机制中，由于相关性具有多种不同的形式和定义，因此需要引入多个查询向量q来捕捉这些不同种类的相关性。这样，对于每一个输入，我们都能通过不同的查询向量来发现其与不同信息之间的关系。首先，我们采用与之前类似的方法，...
三、Multi-head Self-attention自注意力机制虽能捕捉到相关性，但单一机制可能无法充分挖掘向量间的多元关系。为了更深入地探索这种相关性，我们可以引入多头机制。多头自注意力机制的核心在于，将输入向量分别与三个不同的矩阵（即Wq、Wk和Wv）相乘，从而得到查询向量q、键向量k和值向量v。在自注意力机制中，我们...
多头自注意力（Multi-headed Self-attention）是Transformer架构中的关键组件，它通过多个并行的注意力子机制（head）来处理序列数据，大大提高了模型的并行性和效率。以下是多头自注意力的工作原理和在Transformer及BERT模型中的应用。在Transformer模型中，多头自注意力通过三个矩阵进行计算，即键（Key）、值...