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
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
注意力机制 注意力机制是通过Query与Key的注意力汇聚（给定一个 Query，计算Query与 Key的相关性，然后根据Query与Key的相关性去找到最合适的 Value）实现对Value的注意力权重分配，生成最终的输出结果。计算过程：输入Query、Key、Value：阶段一：根据Query和Key计算两者之
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，
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
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
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：
目录一、注意力机制简介二、pytorch代码实现注意力机制 一、注意力机制简介注意力机制是深度学习中重要的技术之一，它可以使模型在处理序列数据时，更加集中地关注重要的部分，从而提高模型的性能和效率。在自然语言处理和机器翻译等任务中，注意力机制已经得到广泛应用。 在机器视觉领域，注意力机制也被广泛应用，特别是在图像分类、目标检测和图像分割等任务中。在这些任务中，注意力机制通常用来提高模型对关键区域
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2023-10-15 17:07:20
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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
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
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
文章目录 相关参考连接：论文讲解：https://www.jianshu.com/p/25fc600de9fbhttps://www.icode9.com/content-4-619546.html目录文章目录 一、注意力机制的原理1.1.背景——人类视觉注意力1. 2. encoder——decoder框架 1.3.注意力机制 1
科普知识注意力机制（Attention Mechanism）源于对人类视觉的研究。在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性地关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见的信息。上述机制通常被称为注意力机制。人类视网膜不同的部位具有不同程度的信息处理能力，即敏锐度（Acuity），只有视网膜中央凹部位具有最强的敏锐度。为了合理利用有限的视觉信息处理资源，人类需要选择视觉区域中的特定部分，然后集中关注
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2023-10-31 20:52:56
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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
1.自注意力：①在深度学习中，经常使用卷积神经网络或者循环神经网络对序列进行编码②对于key,value和query，自注意力有一套自己的选法，因为key，value和query的值来自同一组输入。因此被称为自注意力或内部注意力2.自注意力介绍 ①给定序列是一个长为n的序列，每个xi是一个长为d的向量。②自注意力xi同时作为key,value,query。来对序列抽取特征。③给定一个序列
《Attention is all you need》中提出了多头attention机制，这篇论文主要亮点在于：1）不同于以往主流机器翻译使用基于RNN的seq2seq模型框架，该论文用attention机制代替了RNN搭建了整个模型框架。2）提出了多头注意力（Multi-headed attention）机制方法，在编码器和解码器中大量的使用了多头自注意力机制（Multi-headed self
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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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
