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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TF的部署分为单机部署和分布式部署。在训练集数据量很大的情况下，单机跑深度学习程序过于耗时，所以需要分布式并行计算。在分布式部署中，我们需要在不同主机节点，实现client，master，worker.1. Single-Device Execution1.1 单机多GPU训练 构建好图后，使用拓扑算法来决定执行哪一个节点，即对每个节点使用一个计数，值表示所依赖的未完成的节点数目，当一个节点的运算
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2024-05-22 19:04:12
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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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TensorFlow 2.10 已经发布，此版本的亮点包括 Keras 中的用户友好功能，可帮助开发转换器、确定性和无状态初始化程序、优化器 API 的更新以及帮助加载音频数据的新工具。此版本还通过 oneDNN 增强了性能，在 Windows 上扩展了 GPU 支持等等。此版本还标志着 TensorFlow 决策森林1.0！对 Keras 注意力层的扩展、统一掩码支持从 TensorFlow 2
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2024-04-18 08:39:41
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多头注意力在实践中，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
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2024-03-19 21:58:02
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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：
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2024-06-18 07:58:02
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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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TensorFlow是一个很坑的东西，在没有session运行的时候，所有数据都看不到结果，很难去print而且TF还没有中文的API手册，很多东西很难体会在这里记录一下比较难理解的几个方法的用法，以便后面用到 tf.sparse_to_dense(sparse_indices, output_shape, sparse_values, default_value, name=None)
除去n
一.机器翻译及相关技术机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。1.Encoder-Decoderencoder：输入到隐藏状态 decoder：隐藏状态到输出class Encoder(nn.Module):
def __init__(
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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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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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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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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终于又有时间和成果拿出来和大家分享，实在不容易，之前由于临时更换任务加上入职事情多断更了很久，现在主要在做一些KG和KGQA方面的工作。今天要和大家分享的是最近在工作中实现的分布式tensorflow。理论在这里就不详细介绍了，说说对一些概念自己的理解吧：（1）task->server->cluster：这里其实应该也是分布式计算的一些基本概念，在分布式tensorflow中，采用的主
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2024-03-17 09:33:26
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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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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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# 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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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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近年来，注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中。随着注意力机制的深入研究，各式各样的attention被研究者们提出，如单个、多个、交互式等等。去年6月，google机器翻译团队在arXiv上的《Attention is all you need》论文受到了大家广泛关注，其中，他们提出的自注意力（self-attention）机制和多头（mult
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2024-08-22 17:40:45
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