1、多头注意力的概念 自注意力模型可以看作为在一个线性投影空间中建立输入向量中不同形式之间的交互关系。多头注意力就是在多个不同的投影空间中建立不同的投影信息。将输入矩阵，进行不同的投影，得到许多输出矩阵后，将其拼接在一起。 从下图中可以看出V K Q 是固定的单个值，而Linear层有3个，Scaled Dot-Product Attention 有3个，即3个多头；最后cancat在一起，然后L
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2023-09-29 21:09:10
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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
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2023-11-24 10:53:20
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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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作者：Paul Michel编译：ronghuaiyang导读多头注意力中的冗余分析，看看是否可以在不影响性能的情况下做剪枝。“Hercules Slaying the Hydra”, Sebald Beham, 1545 (source: Art Institute of Chicago)自Vaswani等人提出transformer模型以来，transformer模型已经成为NLP研究的主要内
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
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2024-01-30 01:08:06
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注意力原理注意力计算时有3个输入：Q：可以看作是多个特征的集合，在序列模型中结构通常是：(batch_size, seq_len_q, depth)，seq_len_q是时间长度，代表一段时间的depth维特征。K：可以看作是当前要计算注意力的特征，用来与Q的多个特征，进行矩阵相乘，计算出K的注意力权重。V：代表的是结果，将Q、K计算出的注意力分数，与V相乘，得到一个叠加了权重的V值。这就是注意力
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2023-09-05 08:28:32
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1. Transformer架构2. 多头注意力3. 数学上来解释多头注意力4. 有掩码的多头注意力5. 基于位置的前馈网络6. 层归一化batch norm：比如说一行是一个样本，那么BN就是对一列进行归一化，就是对所有数据项的某一列特征进行归一化layer norm：是对一个单样本内部做归一化，也就是对一个句子做norm，所以即使句子长度不一样，也对稳定性影响不大7. 信息传递8. 预测训练时
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2023-11-09 00:37:42
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多头注意力-Multi-Head Attention及其实现目录多头注意力-Multi-Head Attention及其实现前言一、为什么要有Attention，注意力是什么？二、Attention具体实现三、Image中Attention的理解三、Multi-Head Attention 多头注意力是什么四、Multi-Head Attention 多头注意力实现总结前言之前说到VIT中，个人觉
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2024-04-28 10:51:16
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transformer代码学习理论介绍代码部分主函数代码1：Transformer整体架构层代码代码2：Encoder部分代码3：位置编码代码4：get_attn_pad_mask代码5：EncoderLayer：多头注意力机制和前馈神经网络代码6：MultiHeadAttention总结： 理论介绍transformer有两个输入，编码端输入和解码端输入。编码端输入经过词向量层以及位置编码层得
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2023-11-11 20:28:30
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1. 多头注意力机制首先补充一下注意力和自注意力区别：自注意力有3个矩阵KQV；而注意力只有KV，可以理解为最终结果被用来当做Q了。 多头注意力机制在自注意力机制上又加了一层多头的概念，即图中从多个不同角度做attention（用不同的方式初始化即可），然后按列拼接起来。一般需要把v/k/q维度也降下来，
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2023-11-20 08:56:28
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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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多头注意力机制（Multi-Head Attention）是Transformer架构中的核心组件，它在自然语言处理、图像识别等领域取得了显著的成果。多头注意力机制通过将输入数据划分为多个“头”，使模型能够并行捕捉输入数据中的不同特征和模式。这是一段MHA的代码：# Define a multi-head attention class
class MultiHeadAttention(nn.Mo
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2023-10-17 09:20:41
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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
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2024-07-12 15:31:23
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# 多头注意力机制：理论与实践
在自然语言处理和计算机视觉等领域，多头注意力机制（Multi-Head Attention）已经证明了其强大的性能。它是Transformer架构的核心组成部分，能够有效地捕捉序列中不同位置之间的关系。本文将介绍多头注意力机制的基本原理以及如何在Python中实现该机制，并通过可视化工具展示其工作流程。
## 什么是注意力机制？
注意力机制最初来源于人类视觉系
原创
2024-10-25 04:31:15
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想象一下，您正在组织一场大型晚会，并需要决定每位宾客的座位。自注意力机制和多头注意力机制就像是您在进行这项任务时使用的两种策略。自注意力机制：了解每位宾客的需求想象自注意力机制是一种通过观察宾客之间的互动来决定他们应该坐在哪里的方法。具体来说，您作为组织者，会观察每位宾客（比如宾客A）与会场中其他所有宾客（比如宾客B、C等）的相互作用。如果宾客A和宾客B经常互动，可能意味着他们应该坐得更近一些。这
1.注意力机制在深度学习领域，模型往往需要接收和处理大量的数据，然而在特定的某个时刻，往往只有少部分的某些数据是重要的，这种情况就非常适合Attention机制发光发热。举个例子，图2展示了一个机器翻译的结果，在这个例子中，我们想将”who are you”翻译为”你是谁”，传统的模型处理方式是一个seq-to-seq的模型，其包含一个encoder端和一个decoder端，其中encoder端对
多头注意力机制是一种用于处理序列数据的神经网络结构，在自然语言处理领域中得到广泛应用。它可以帮助模型更好地理解和学习输入序列中的信息，提高模型在各种任务上的性能。
多头注意力机制是基于注意力机制的改进版本，它引入了多个注意力头，每个头都可以关注输入序列中不同位置的信息。通过汇总多个头的输出，模型可以更全面地捕捉输入序列中的特征。
下面我们通过一个简单的例子来演示如何使用Python实现多头注意
原创
2024-04-13 06:10:24
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# 理解 Python 中的多头注意力机制
## 引言
多头注意力（Multi-Head Attention）机制是现代深度学习模型，特别是 Transformer 模型的重要组成部分。它使模型能够有效地捕捉不同词之间的关系。在这篇文章中，我们将深入探讨多头注意力的原理及其在计算机视觉和自然语言处理中的应用，并通过 Python 代码示例展示其实现过程。
## 多头注意力的基本原理
在介绍
【说明：analyticsvidhya这里的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】总览 了解图像字幕生成的注意力机制 实现注意力机制以在python中生成
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2024-01-18 23:31:51
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# 在 PyTorch 中实现多头注意力机制
多头注意力机制（Multi-head Attention）是现代深度学习中非常重要的一部分，尤其在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）中表现出色。本文将分步骤介绍如何在 PyTorch 中实现多头注意力机制。
## 流程概述
在实现多头注意力机制之前，我们需要了解其基本的工作流程。下面是步骤流程的总览：
| 步骤 | 描述 |
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