多头注意力机制

原创 已于 2022-10-29 15:20:36 修改 · 573 阅读 · 0 ·
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#深度学习 #人工智能

于 2022-10-29 15:10:44 首次发布
博客围绕深度学习中的多头注意力机制展开，涉及对其的理解、概念、具体流程以及相关代码等内容，有助于读者深入了解该机制在深度学习中的应用。
【深度学习的骨架与脉搏】注意力机制（四）（多头注意力机制）
十二月的猫
04-28 8554
前文，我们介绍了自注意力机制：自注意力的QKV是同源的。同源的好处就是更容易发现序列内部的信息，但是也存在一些可以改进的地方。例如：对于一个待分析的序列矩阵，它存在许多方面的特征。此时我们要用一个参数矩阵Wq、Wk去分析并学习出序列中的这么多特征。由于参数矩阵的维度是有限的，所以一次性学习多特征的信息必然会造成信息学习的模糊性，所以作者又提出了多头注意力机制下图为多头注意力机制模型图：它为注意力机制提供了多个投射子空间的可能。
Multi-head Self-attention（多头注意力机制）
jcandzero的博客
10-07 6149
Multi-head Self-attention（多头注意力机制）是怎么样的实现过程
TR4 - Transformer中的多头注意力机制
Loser
04-12 1150
多头注意力机制可以说是Transformer中最主要的模块，没有之一。这次我们来仔细分析一下注意力机制与多头注意力机制。通过对多头注意力机制的学习，有一个让我印象深刻的地方就是，它的多头注意力机制不是像其它模块设计思路一样，对同一个输入做了多组运算，而是将输入切分成不同的部分，每部分分别做了多组运算。由于自然语言处理中，一个单词的词向量往往是很长的，所以这种方式比CV的那种堆叠的方式能减少很多计算量，并且在效果方面不会损失太多。
多头注意力机制的原理、设计与进阶优化
最新发布
2501_90114783的博客
10-08 1232
多头注意力机制通过并行计算多个独立注意力头，捕捉输入序列的多元语义关系，显著提升了模型的表达能力。其核心流程包括线性投影、多头拆分、并行注意力计算和结果聚合四个步骤。相比单头注意力，多头设计能同时建模多种特征交互模式，提高计算效率，并增强长距离依赖捕获能力。理论分析和实验验证表明，多头注意力通过子空间特化、并行梯度优化等机制，实现了更高效稳定的特征学习。该机制已成为Transformer架构的核心组件，其设计思想持续推动着深度学习模型的发展。
Multi Self-Attention(多头自注意力机制）
qq_72354549的博客
06-03 5212
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。
多头注意力机制（Multi-Head Attention）
帆的博客
06-23 2542
多头注意力机制的引入是为了增强模型的能力，使其能够从不同的角度关注输入序列的不同部分，从而捕捉更多层次的信息。其中 (i) 表示第 (i) 个头，(\mathbf{W}_i^Q, \mathbf{W}_i^K, \mathbf{W}_i^V) 是线性变换矩阵。如果有 (h) 个头，每个头的输出维度是 (d_k)，则连接后的维度为 (h \times d_k = d_{model})。假设输入的维度是 (d_{model})，头的数量是 (h)，每个头的维度是 (d_k = d_{model} / h)。
多头注意力机制(CV)
weixin_52056073的博客
12-06 2344
虽然代码中通过 reshape和 permute。
精选资源
使用多头注意力机制实现数字预测
02-06
在自然语言处理（NLP）领域，多头注意力机制（Multi-Head Attention）是一种关键的架构，它在Transformer模型中首次被引入，并取得了显著的成功。本文将深入探讨如何利用多头注意力机制进行数字预测，以及它在实际...
精选资源
Matlab实现LSTM-Multihead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测（完整源码）
05-17
1.Matlab实现LSTM-Multihead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测，运行环境Matlab2023b及以上； 2.excel数据，方便替换。 3.程序和数据放在一个文件夹 4.多头自注意力层 (Multihead-Self-...
自多头注意力机制简单代码实现.zip
02-06
此外，为了提高效率和模型的表达能力，通常会使用多头注意力（Multi-Head Attention），即将自注意力过程在多个不同的子空间上并行执行，然后将结果拼接起来。 通过这个简单的代码实现，我们可以理解自注意力机制...
精选资源
注意力机制-使用多头注意力机制实现数字预测.zip
02-23
2. **多头注意力机制**: 单一的注意力机制可能会受到视野的限制，而多头注意力机制则解决了这个问题。它将输入序列分为多个独立的注意力头，每个头可以关注输入的不同方面或模式。这使得模型能同时捕获多种不同类型...
多头注意力机制(Multi-Head Self-Attention)
qq_61694719的博客
10-15 540
允许注意力机制组合使用Query、Key和Value的不同子空间表示可能有益的。先利用独立学习得到的h组不同的线性投影来变换Query、Key和Value；然后，将这h组变换后的Query、Key和Value并行送到注意力汇聚中；最后，将这h个注意力汇聚的输出拼接在一起，并且通过另一个可以学习的线性投影进行变换，来输出最终的结果。
注意力机制 - 多头注意力
yingzi的技术博客
09-13 2706
在实践中，当给定相同的查询、键和值的集合时，我们希望模型可以基于相应的注意力机制学习到不同的行为，然后将不同的行为作为知识组合起来，捕获序列内各种范围的依赖关系（例如，段距离依赖和长距离依赖关系）。因此，运行注意力机制组合使用查询、键和值的不同子空间表示（representation subspaces）可能时有益的为此，与其只使用单独一个注意力汇聚。我们可以用独立学习得到的h组不同的线性投影（linear projections）来变换查询、键和值。
注意力机制-多头注意力
Tc、zyh的博客
03-29 2万+
文章目录多头注意力 多头注意力 给定一个Query(查询)和一系列的Key-Value对一起映射出一个输出。包括下面三个关键性步骤： 将Query与Key进行相似性度量 将求得的相似性度量进行缩放标准化 将权重与value进行加权 在实践中，当给定相同的查询、键和值的集合时， 我们希望模型可以基于相同的注意力机制学习到不同的行为， 然后将不同的行为作为知识组合起来， 捕获序列内各种范围的依赖关系 （例如，短距离依赖和长距离依赖关系）。 因此，允许注意力机制组合使用查询、键和值的不同 子空间表示（repr
多头自注意力机制
ruibowu的博客
03-17 7467
本文为《Attention Is All You Need》精读中的一个拓展 论文- 《Attention Is All You Need》 为了学到多重语意含义的表达，进行多头注意力机制的运算。不要被这个多头注意力给吓住，其实这里面就是用到了几个矩阵运算，先不用管怎么运算的，我...
动手学深度学习（五十）——多头注意力机制
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Liu Feng's Blog
02-21 8万+
文章目录1. 为什么用多头注意力机制2. 什么是多头注意力机制3. 多头注意力机制模型和理论计算4. 动手实现多头注意力机制层小结练习 1. 为什么用多头注意力机制 所谓自注意力机制就是通过某种运算来直接计算得到句子在编码过程中每个位置上的注意力权重；然后再以权重和的形式来计算得到整个句子的隐含向量表示。 自注意力机制的缺陷就是：模型在对当前位置的信息进行编码时，会过度的将注意力集中于自身的位置， 因此作者提出了通过多头注意力机制来解决这一问题。 2. 什么是多头注意力机制   在实践中，当给定
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