如何理解注意力机制深度学习其实就是想学习一个模型可以用于实现 注意力机制的目的就是对所有的输入向量执行简单的线性加权，所以需要训练模型学习最优的权重值 α，但是，实际情况中我们不能简单的学习权重，因为输入的向量的长度是可变的，所以需要求解的权重参数 α 的数目也因此是可变的。此外，对于权重的值，有一个限制，需要进行归一化处理。（也就是α的和应该等于1）。因此，为了得到权重，注意力机制巧妙地使用了k
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。实验证明，多头注意力机制 效果优于 单头注意力，计算框架如下图 V K Q 是固定的单个值，linear
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2023-07-03 16:15:07
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Multi-Head Attention（MHA）：MHA是一种多头注意力模型，将注意力机制扩展到多个头，从而增强模型对于不同特征的关注度。MHA 的输入包括三个向量：查询向量（query）、键向量（key）和值向量（value）。对于一个给定的查询向量，MHA 会对键向量进行加权求和，权重由查询向量和键向量之间的相似度计算得到，然后将得到的加权和乘以值向量进行输出。在计算相似度时，常用的方法是使
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2023-10-06 13:39:52
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多头注意力机制介绍代码实现使用pytorch函数 介绍多头自注意力机制是自注意力机制（Self-Attention）的一种扩展形式，它通过将输入数据分为多个头（Head），并对每个头进行自注意力计算，最后将多个头的结果拼接起来，得到最终的输出。使用多头自注意力可以使得模型在处理长序列数据时更加有效。代码实现多头注意力机制（Multi-Head Attention）的源码实现可以分为以下几个步骤：
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，我们先宏观看一下这个注意力机制到底在做什么？ 拿单头注意力机制举例： 左边的红框就是我们现在讲的部分，右图就是单头注意力机制做
本文将对 Scaled Dot-Product Attention，Multi-head attention，Self-attention，Transformer等概念做一个简要介绍和区分。最后对通用的 Multi-head attention 进行代码实现和应用。一、概念：1. Scaled Dot-Product Attention在实际应用中，经常会用到 Attention 机制，
在《深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：自注意力（Self-attention）》中，我们为了运行自注意力机制，我们需要创建三个新矩阵，即查询矩阵、键矩阵和值矩阵。由于使用了《深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：多头注意力（Multi-head Attention）》中的多头注意力层，因此我们创建了个查询矩阵、键矩阵和值矩
目录前言一、注意力机制：Attention二、自注意力机制：Self-Attention三、多头注意力机制：Multi-Head Self-Attention四、位置编码：Positional EncodingReference 前言最近在学DETR，看源码的时候，发现自己对位置编码的理解很肤浅，只知道公式是这样的，但是深入的一些原理完全不懂。这一节从头梳理一下Attention、Self-At
自注意力机制(Self-attention)背景最近，学了好多东西，今天看了一下李宏毅老师讲解的自注意力机制，因此在这记录一下，以供日后复习，同时自己学习消化知识也好。综述一般来说，模型的输入输出有三种：N个输入，经过模型计算后，输出N个结果，也就是对输入向量进行计算，从而得到每个向量对应的输出值。N个输入，送入模型进行计算，最终得到一个结果。这就是平时常见的比如，文本分类、情感分析等。任意个输入
1. 前言本文使用Attention Layer与Self-Attention Layer搭建深度神经网络——Transformer模型。 本人全部文章请参见：博客文章导航目录 本文归属于：自然语言处理系列 本系列实践代码请参见：我的GitHub 前文：Attention is all you need：剥离RNN，保留Attention 后文：BERT与ERNIE2. 多头注意力机制（Multi
点积注意力机制SDPA与多头注意力机制MHASDPAMHA总结Reference SDPASDPA的全称为Scaled Dot-Product Attention, 属于乘性注意力机制， 简单一句话来说就是，根据Query (Q)与Key之间的匹配度来对Value进行加权，而事实上不管是Query, Key还是Value都来自于输入，因此所谓的SDPA本质上是对输入信息信息进行重组。 SDPA的
文章目录一、Self-Attention 各式各样的变型二、How to make self-attention efficient？三、Notice四、Local Attention / Truncated Attention五、Stride Attention六、Global Attention七、Many Different Choices八、Can we only focus on Cr
摘要: 众所周知，经典的transformer架构中采用了multi-head attention机制来引导模型从不同角度学习不同的语义信息，从各种实验对比中也能发现多头机制确实能够提升模型在NLP任务上的精度。然而，随着目前大规模预训练模型 ...人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者
GOOD三、Self-Attention详解针对输入是一组向量，输出也是一组向量，输入长度为N（N可变化）的向量，输出同样为长度为N 的向量。3.1 单个输出 对于每一个输入向量a，经过蓝色部分self-attention之后都输出一个向量b，这个向量b是考虑了所有的输入向量对a1产生的影响才得到的，这里有四个词向量a对应就会输出四个向量b。下面以b1
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2023-10-08 10:24:56
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一、 Self-attention1. 特点输出对每一个向量处理后的带黑框的向量(考虑整个序列 sequence 和 单个向量个体 的 信息）。将这些向量再连接一个 FC 全连接层，输出标签，得到对应结果其中，self-attention 的功能是处理整个 sequence 的信息，而 FC 则是处理某一个位置的信息，Self-attention + FC 可以交替使用，知名文章：Attentio
Multi-Head Attention的讲解一、什么是 AttentionAttention机制最早是在视觉图像领域提出来的，应该是在九几年思想就提出来了，但是真正火起来应该算是2014年google mind团队的这篇论文《Recurrent Models of Visual Attention》，他们在RNN模型上使用了attention机制来进行图像分类。2017年，google机器翻译团
MViT模型1.多头池化注意力（MHPA）Multi Head Pooling Attention是本文的核心，它使得多尺度变换器已逐渐变化的时空分辨率进行操作。与原始的多头注意力（MHA）不同，在原始的多头注意力中，通道维度和时空分辨率保持不变，MHPA将潜在张量序列合并，以减少参与输入的序列长度（分辨率）。如下图所示，Transformer只能处理1维数据，video通过 patch处理后形状
# Python实现多头自注意力机制
## 1. 简介
多头自注意力机制（multi-head self-attention mechanism）是一个在自然语言处理（NLP）任务中经常使用的技术，它在Transformer模型中被广泛应用。本文将向你介绍如何使用Python实现多头自注意力机制。
在开始之前，你应该具备一些基本的Python编程知识，并且了解一些NLP相关的概念，如词嵌入（
原创
2023-08-18 13:12:57
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1.Attention1.1 CNNCNN的卷积操作可以提取重要特征，我觉得这也算是Attention的思想，但是CNN的卷积感受视野是局部的，需要通过叠加多层卷积区去扩大视野，然而实际情况是CNN做NLP问题就是做不深，做到2到3层卷积层就做不上去了；另外，Max Pooling直接提取数值最大的特征，也像是hard attention的思想，直接选中某个特征。Max Pooling的操作逻辑是
目录如何理解使用单头注意力机制和多头注意力机制之间的联系？单头注意力机制多头注意力机制具体例子通过上述的例子进行理解具体例子输入和线性变换拆分多头独立计算注意力拼接结果总结attn_weights = torch.softmax(attn_weights, dim=-1)的含义或意义是什么？Softmax 操作的意义具体步骤代码示例总结对于上述代码的理解更具体的解释计算过程代码示例总结如何理解矩阵
