Transformer Attention 层梯度

原创 已于 2023-06-21 11:13:32 修改 · 390 阅读 · 0 ·
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#深度学习 #transformer #自然语言处理

于 2022-09-07 10:57:40 首次发布
该博客深入探讨了Transformer模型中Attention层的梯度计算过程，详细解释了如何在反向传播中处理梯度，对于理解深度学习中的注意力机制和优化过程具有指导意义。
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Transformer——Attention 注意力机制
0 error(s)
02-17 2218
softmax函数的输入由key向量和query向量之间的点积组成,key向量和query向量的维度 越大，点积往往越大, 原文论中12个head对应的大小是64，作者在原论文中采用的补救措施，是将点积除以key和query维度的平方根。人类通过眼睛的视觉单元去扫描图像，其中的重点区域会被大脑的神经元处理从而获得更多的信息，这是人类长期精华所获得的一种能力。计算机的注意力机制模型就是从大量信息（Values）中筛选出少量的重要信息，这个重要信息对于另外一个信息（Query）是重要的。
RealFormer: 残差式 Attention 层的Transformer 模型
NLPlunwenjiedu的博客
02-08 997
本文作者提出 RealFormer 模型（Residual Attention Layer Transformer），如下图Figure 1(c)所示，将残差结构运用到attention层，使得模型对训练超参更具鲁棒性的同时，保证模型性能的提升。
详解Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention
热门推荐
霹雳吧啦Wz
06-11 18万+
原文名称：Attention Is All You Need 原文链接：https://arxiv.org/abs/1706.03762 最近Transformer在CV领域很火，Transformer是2017年Google在Computation and Language上发表的，当时主要是针对自然语言处理领域提出的（之前的RNN模型记忆长度有限且无法并行化，只有计算完tit_iti​时刻后的数据才能计算ti+1t_{i+1}ti+1​时刻的数据，但Transformer可以）。在这篇文章中作者提出了S
Attention和Transformer的Pytorch实现
disanda的专栏
12-18 1915
讲解NLP和神经网络中常见的注意力(Attention)模块和transformer模块实现(Pytorch)。
Transformer模型与Attention机制是什么
Sebastien23的博客
02-04 1097
由 Google 团队在 2017 年提出（论文《Attention Is All You Need》）。它彻底改变了传统的序列建模方式（如 RNN 和 CNN），成为现代大语言模型（如 GPT、BERT）和跨模态模型（如 Vision Transformer）的核心基础。
Transformer 与 Attention
发呆的比目鱼的博客
07-20 1391
Attention is all you need 摘要 常用的序列模型都是基于卷积神经网络或者循环神经网络，表现最好的模型也是基于encoderdecoder框架的基础加上attention机制。提出一种基于attention机制的新模型transformer，抛弃了传统的模型结构。模型在2014WMT翻译数据集上，比现存最好的模型的bleu值高2个点。 ...
Transformer详解：Attention机制原理
极限突破者的博客
01-19 1881
Hello，大家好，我是GISerLiu😁，一名热爱AI技术的GIS开发者，本系列文章是作者参加DataWhale2025年1月份学习赛，旨在讲解Transformer模型的理论和实践。😲本文将详细探讨Attention机制的原理、其在Transformer模型中的应用，以及Transformer模型如何通过自注意力机制（Self-Attention）和多头注意力机制（Multi-HeadAttention）来处理序列数据。
Transformer？Attention？——Are All You Need！
ttrr27的博客
11-28 1593
​Hi，大家好，我是半亩花海。本文主要较为深入地讲述transformer 模型及attention 机制等相关深度学习的知识，主要介绍模型结构、原理等。Transformer 属于是当下比较流行和创新的深度学习的基础模型架构，主要应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）领域，在处理序列数据时表现出色，因此本文的标题也引用了Attention经典论文里面的标题“Attention Is All You Need”，生动活泼。另外，行文难免有不足之处，欢迎大家广泛交流！
深度学习 | Attention与Transformer
RichardsZ_的博客
08-17 1607
Attention，又称为注意力机制，顾名思义，是一种能让模型对重要信息重点关注并充分学习吸收的技术，它不算是一个完整的模型，应当是一种技术，能够作用于任何序列模型中。
attention层和transformer层有什么区别
03-26
它的核心组件主要包括self-attention层和Transformer层，两者在模型中的作用和设计有所不同。 首先，让我们深入理解self-attention层。Self-attention机制，也称为自注意力，是一种处理序列数据的方法，它不再依赖...
Self-Attention与Transformer
01-07
1.由来 在Transformer之前，做翻译的时候，一般用基于RNN的...输入的x1,x2x_{1},x_{2}x1​,x2​，共同经过Self-attention机制后，在Self-attention中实现了信息的交互，分别得到了z1,z2z_{1},z_{2}z1​,z2​，将z1,z2
Attention 机制 和 Transformer 模型
Rhett_Butler0922的博客
04-26 923
为了理解注意力机制（Attention）和Transformer模型，我们需要先了解它们出现的原因以及它们解决的问题。在Transformer出现之前，处理序列数据（如自然语言处理中的句子或时间序列）主要依赖循环神经网络（RNN）及其变种（如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU））。这些模型按顺序处理序列数据，逐步更新隐藏状态。RNN的问题：这些问题促使研究者寻找更好的序列建模方法，从而催生了注意力机制和Transformer。注意力机制的核心思想是：让模型动态关注输入序列中对当前任务最重要的部
深度学习1.4-pytorch安装
诚朴勇毅
12-05 99
PyTorch 官方提供了几种安装方法，可以通过 pip 或 conda 进行安装。
深入浅出卷积神经网络（CNN）：从LeNet到Vision Transformer的演进及其实战应用
云雾J视界的博客
12-04 936
本文系统梳理卷积神经网络从LeNet到Vision Transformer的演进脉络，聚焦“为何选用ResNet而非VGG”这一典型面试问题，揭示其背后的技术选型逻辑。文章基于CVPR、ICLR等顶会论文及MLPerf等公开基准，深入剖析四代架构——奠基（LeNet/AlexNet）、深度爆发（VGG/ResNet）、效率觉醒（MobileNet）与注意力时代（ViT/ConvNeXt）的核心创新与工程权衡。
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十一）长短期记忆（LSTM）pytorch简洁实现
echo的博客
11-29 1193
本文介绍了使用PyTorch简洁实现长短期记忆网络(LSTM)语言模型的方法。首先读取周杰伦歌词数据集并进行预处理，然后定义包含LSTM层和全连接层的RNN模型类，其中LSTM需要同时处理隐藏状态和细胞状态。文章详细展示了模型初始化、预测函数实现以及训练过程，包括梯度裁剪和数据迭代器设计。通过对比手动实现，突出了PyTorch框架在简化LSTM实现方面的优势，为自然语言处理任务提供了高效的解决方案。
Transformer 能否取代 CNN？图像去噪中的新范式探索
最新发布
dream_it_come_in的博客
12-08 703
引言：一场视觉任务的范式之争自 2017 年 Transformer 诞生以来，这场最初为自然语言处理设计的架构，正以不可阻挡的势头冲击计算机视觉领域。从 ViT 打破 CNN 在图像分类的垄断，到 Swin Transformer 横扫分割、检测任务，“Transformer 能否取代 CNN” 成为业界持续争论的焦点。而在图像去噪这一基础任务中，这一争论更具现实意义 ——CNN 凭借局部建模优势长期占据主导，Transformer 则以全局注意力机制带来新可能。
深度学习高级教程：基于生成对抗网络的五子棋对战AI
桃李不言下自成蹊
12-08 578
生活场景类比：生成对抗网络就像一个造假者和一个鉴宝师在互相竞争。造假者（生成器）试图制造假文物，鉴宝师（判别器）试图区分真假文物。随着时间的推移，造假者的技艺越来越高超，鉴宝师的眼光也越来越敏锐，最终造假者能制造出几乎以假乱真的文物。生成器（Generator）：生成假数据，试图欺骗判别器判别器（Discriminator）：区分真实数据和生成器生成的假数据"""残差块，有助于梯度流动和信息保留"""# 快捷连接，处理通道数变化if stride!
[论文笔记] End-to-End Audiovisual Fusion with LSTMs
2302_76169191的博客
12-03 605
本文是《End-to-end visual speech recognition with LSTMs》的进阶篇。它将基于 LSTM 的端到端架构从视觉（Visual）扩展到了视听（Audiovisual）领域，并将任务从单纯的“说话内容识别”扩展到“语音识别和非语言发声分类”。
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（2）
renjt01的博客
12-05 158
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（2） 四、池化层 五、全连接层 六、输出层 #人工智能#具身智能#VLA#大模型#AI#LLM#Transformer 架构#AI技术前沿#Agent大模型#工信部证书#人工智能证书#职业证书
Transformer Attention
04-01
Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的神经网络架构，最初由 Google 提出并发布于论文《Attention Is All You Need》中[^1]。这种模型的核心在于其独特的多头注意力机制（Multi-Head ...
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