1. 注意力机制的产生 2. 注意力机制 2.1 原理 2.2 代码 3. 自注意力机制(Self-Attention Mechanism) 2.1 Embedding 操作 2.2 q, k 操作 2.3 v 操作 2.4 代码 4. 多头自注意力机制(Multi-head Self-Attention Machanism) 4.1 q, k 操作 4.2 v 操作 4.3 代码 5. 通道注意力机制 5.1 SENet 介绍 5.2 ...
Self-Attention: 不是输入语句和输出语句之间的Attention机制,而是输入语句内部元素之间或者输出语句内部元素之间发生的Attention机制。 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...
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...
不是输入语句和输出语句之间的Attention机制,而是输入语句内部元素之间或者输出语句内部元素之间发生的Attention机制。 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...
self-attention的进阶版本Multi-head Self-attention,多头自注意力机制。 因为相关性有很多种不同的形式,有很多种不同的定义,所以有时不能只有一个q,要有多个q,不同的q负责不同种类的相关性。 对于1个输入a。 首先,和上面一样,用a乘权重矩阵W得到,然后再用乘两...
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...
Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的神经网络模型，广泛应用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成和语言模型等。本文介绍的自注意力机制是Transformer模型的基础，在此基础之上衍生发展出了各种不同的更加高效的注意力机制，所以深入了解自注意力机制，将能够更好地理解Transformer模型的设计原理和工作...
一、注意力机制和自注意力机制的区别 Attention机制与Self-Attention机制的区别 传统的Attention机制发生在Target的元素和Source中的所有元素之间。 简单讲就是说Attention机制中的权重的计算需要Target来参与。即在Encoder-Decoder 模型中,Attention权值的计算不仅需要Encoder中的隐状态而且还需要Decoder中的隐状态。
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...
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,我们将对其他查询重复相同的步骤。