Multi-Head self-Attention结构细节

最新推荐文章于 2024-08-06 03:07:56 发布
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最低0.47元/天 解锁文章
Transformer2--Multi-head self-attention
luralying的博客
06-26 1205
为什么是multi-head self attention?**并行的处理多种注意力模式：**每个注意力头使用不同的线性变换，这意味着它们可以从输入序列的不同子空间中学习不同的特征关联。这样一来，模型可以通过多个注意力头同时关注输入序列的不同方面，如一句话的语法结构、语义角色、主题转移等。**增加模型的学习能力和表达能力：**通过多个注意力头，由于每个头关注的特征不同，模型可以学习到更丰富的上下文信息，这样综合起来可以更加全面的理解和处理序列。
Transformer的前世今生 day07（Masked Self-Attention、Multi-Head Self-Attention）
丿罗小黑的博客
03-25 672
Masked Self-Attention 掩码自注意力 由于NLP中的生成模型，是一个一个的生成单词， 所以为了让自注意力也实现这个过程，就设计了掩码自注意力 掩码：在自注意力机制中，每个输入位置都会与其他位置进行注意力计算，并计算出一个加权和。而掩码的作用是将不相关或无效的位置的注意力权重设置为0，从而将模型的关注点限定在有效的位置上。如：将未来位置的注意力权重被设置为0，以防止模型在生成当前位置时依赖未来的信息，从而达到生成模型，一个一个生成单词的效果 如果只是自注意力机制，那么模型会知道这
Multi-head Self-attention（多头注意力机制）
jcandzero的博客
10-07 6031
Multi-head Self-attention（多头注意力机制）是怎么样的实现过程
Multi- Head self-Attention 机制详解
qq_43703185的博客
09-13 4304
原文链接：https://www.jianshu.com/p/e647d3a10d9c 在「拆 Transformer 系列一：Encoder-Decoder 模型架构详解」中有简单介绍 Attention，Self-Attention 以及 Multi-Head Attention，都只是在直观上介绍 Attention 的作用，如何能够像人的视觉注意力机制那样，记住关键信息，并且也介绍了 Self-Attention 机制如何能通过对自身注意力加权来学习句子内部结构以及一些语法特征。 现在，我还要打算继
Attention_self attention_multi head attention
08-08
该文档主要介绍了attention及其变种self attention 、multi-attention以及一些相关的paper
2021李宏毅机器学习之Self-attention进阶版本multi-head Self-attention
weixin_43937959的博客
03-22 2254
Multi-head Self-attention  Self-attention 有一个进阶的版本,叫做 Multi-head Self-attention, Multi-head Self-attention,其实今天的使用是非常地广泛的。在作业 4 裡面,助教原来的 code 4 有,Multi-head Self-attention,它的 head 的数目是设成 2,那刚才助教有给你提示说,把 head 的数目改少一点 改成 1,其实就可以过medium baseline。  但并不代表所有的任务,
A Supervised Multi-Head Self-Attention Network for Nested NE.pdf
09-17
它不仅能够从非结构化的文本中提取结构化的信息，也对于提高搜索引擎的准确度和效率有重要作用。 总的来说，文章的贡献在于提出了一种新颖的嵌套命名实体识别方法，通过监督多头自注意力机制有效捕捉词汇之间的关联...
Transformer的代码实现 day02（Multi-Head Self-Attention）
丿罗小黑的博客
04-02 607
【代码】Transformer的代码实现 day02（Multi-Head Self-Attention）
Self -Attention、Multi-Head Attention、Cross-Attention
热门推荐
大鹏的专栏
11-24 6万+
Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。Transformer 的重点是 Self-Attention 结构，其中用到的 Q, K, V矩阵通过输出进行线性变换得到。
【ML】multi head self-attention(自注意力机制)
最新发布
格物致知
08-06 1284
不管是 self-attention 还是 multi head self-attention都是位置无关的算法（举例：根据self-attention,a1 和 a4 或者 a1 与 a2 的举例相关性是一样的，并没有将位置信息编码到 O的的输出中，不反应位置相干的信息，因此为位置无关），这里通过 positional encoding 加入位置信息。对于序列中的每个元素，我们通过不同的线性变换将其分解为查询向量 ( q_i )、键向量 ( k_i ) 和值向量 ( v_i )。其中 n 是序列的长度。
【李宏毅2020 ML/DL】P23 Transformer | Self-attention, Multi-head Self-attention
记录学习痕迹的公众号：Piper蛋窝
07-28 1265
清晰讲解了 Transformer 。
Multi-head Self-attention & 应用到图片
qq_42394917的博客
10-02 1030
所以
Multi Self-Attention(多头自注意力机制）
qq_72354549的博客
06-03 4971
一下是我对李宏毅老师-自注意力机制的总结首先看图：假设我们输入有四个向量，这四个向量是有关系的，而如果我们将self-attention这个模块拿走，那么就相当于是把这四个输入当作毫无关系的向量进行处理然后得到四个输出。所以：self-attention这个模块的作用就是将这四个输入联系起来使我们的输出与这四个输入都有关。
【深度学习】从self-attention到transformer（Multi-head self-attention）
五好市民金闪闪的博客
07-25 652
简介 今天讲以self-attention为基础讲解它的升级版 Muti-head self-attention，不了解self-attention的童鞋可以戳这里【深度学习】从self-attention到transform（self-attention入坑指南） 废话不说，正式开始。 为什么要使用Multi-head self-attention？ 单纯从字面意思看，Multi-head self-attention比self-attention多了Multi-head，它的意思为多头。可以理解为多种
【深度学习】李宏毅2021/2022春深度学习课程笔记 - (Multi-Head)Self-Attention (多头)自注意力机制 + Pytorch代码实现
知不足而奋进，望远山而前行
10-25 2万+
通过前面的分析，这就引出了 Self-attention 自注意力机制。输入整个语句的向量到self-attention中，输出对应个数的向量，再将其结果输入到全连接网络，最后输出标签。如此一来，FC考虑的就是全文的数据，而非窗口内的数据或部分数据当然，以上过程可多次重复，如下图所示Google 根据自注意力机制在《Attention is all you need》中提出了 Transformer 架构。
LLM基础｜关于Self-Attention（自注意力机制）以及 Multi-head Attention（多头注意力机制）
weixin_49659123的博客
09-01 2739
本文深入一下Self-Attention（自注意力机制）以及 Multi-head Attention（多头注意力机制）的原理以及计算过程，主要的参考资料是台大李宏毅教授的授课内容，同时增加了一些从其他文章那里参考的细节，以及一些些个人的理解和心得。
Self-Attention 和 Multi-Head Attention 的区别——附最通俗理解！！
不要给自己设限，尝试更多可能（思所向 皆可往）
01-27 1万+
随着Transformer模型的迅速普及，Self-Attention（自注意力机制）和Multi-Head Attention（多头注意力机制）成为了自然语言处理（NLP）领域中的核心组件。本文将从简要工作、工作流程、两者对比三个方面，解析这两种注意力。一、简要介绍使输入序列中的每个元素能够关注并加权整个序列中的其他元素，生成新的输出表示，不依赖外部信息或历史状态。Self-Attention允许输入序列中的每个元素都与序列中的其他所有元素进行交互。
Self-Attention 、Multi-Head Attention
W1995S的博客
07-06 468
转载大佬： https://blog.youkuaiyun.com/qq_37541097/article/details/117691873 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
AutoInt：使用Multi-head Self-Attention进行自动特征学习的CTR模型
浅梦的学习笔记
12-27 1万+
本文首发于知乎专栏 https://zhuanlan.zhihu.com/p/53462648 简介 这篇论文提出使用multi-head self attention(类似Transformer里的那个) 机制来进行自动特征交叉学习以提升CTR预测任务的精度。 废话不多说，先看下主要结构。典型的四段式深度学习CTR模型结构：输入，嵌入，特征提取，输出。这里我们重点看下嵌入和特征提取部分 核心结...
Multi-Head Self-Attention与Multi-Head Attention
05-14
Multi-Head Self-Attention和Multi-Head Attention都是Transformer模型中的核心模块。 Multi-Head Self-Attention是指在一个句子中每个单词使用自注意力机制（Self-Attention）来计算其上下文表示。这个过程会将每个单词的原始表示分别映射成多个子空间，并在每个子空间中计算注意力权重，最后将这些子空间的注意力权重加权求和，得到每个单词的上下文表示。这种方式可以捕获单词之间的复杂依赖关系，并且具有可解释性。 Multi-Head Attention是指在一个句子的两个不同部分之间使用注意力机制（Attention）来计算它们之间的关系。这个过程也会将每个单词的原始表示分别映射成多个子空间，并在每个子空间中计算注意力权重，最后将这些子空间的注意力权重加权求和，得到不同部分之间的关系表示。这种方式可以捕获不同部分之间的语义关系，例如句子中的主语和谓语之间的关系。 总的来说，Multi-Head Self-Attention和Multi-Head Attention都是使用多个子空间来计算注意力权重，但是Multi-Head Self-Attention是单向的，只考虑一个句子中的单词之间的关系，而Multi-Head Attention是双向的，可以考虑两个不同的部分之间的关系。
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