attention的本质 通过计算Query和一组Key的相似度(或者叫相关性/注意力分布),来给一组Value赋上权重,一般地还会求出这一组Value的加权和。 一个典型的soft attention如下公式所示: 先用Query求出分别和一组Key计算相似度 ...
一 Attention .基本信息 最先出自于Bengio团队一篇论文:NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE ,论文在 年发表在ICLR。 encoder decoder模型通常的做法是将一个输入的句子编码成一个固定大小的state,然后将这样的一个state输入到decoder中的每一个时刻,这 ...
2019-12-10 22:09 0 348 推荐指数:
attention的本质 通过计算Query和一组Key的相似度(或者叫相关性/注意力分布),来给一组Value赋上权重,一般地还会求出这一组Value的加权和。 一个典型的soft attention如下公式所示: 先用Query求出分别和一组Key计算相似度 ...
Self-Attention 之前的RNN输入是难以并行化的,我们下一个输入可能依赖前一个输出,只有知道了前面的输出才能计算后面的输出。 于是提出了 self-attention ,但是这时候 $b^{i}$ 能够并行化计算 论文地址:https://arxiv.org/pdf ...
参考1,参考2 直观理解 先来看一个翻译的例子“I arrived at the bank after crossing the river” 这里面的bank指的是银行还是河岸呢,这就需要我们联 ...
(input_shape): 这是你定义权重的地方。这个方法必须设 self.built = True ...
Transformer模型详解(图解最完整版) - 初识CV的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/338817680 一篇transformer详细介绍 RNN由于其顺序结构训练速度常常受到限制,既然Attention模型本身可以看到全局的信息 ...
本文转载自:https://blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/90600028 一、Self-Attention概念详解 对于self-attention来讲,Q(Query), K(Key), V(Value)三个矩阵均来自同一输入 ...
self-attention是什么? 一个 self-attention 模块接收 n 个输入,然后返回 n 个输出。自注意力机制让每个输入都会彼此交互(自),然后找到它们应该更加关注的输入(注意力)。自注意力模块的输出是这些交互的聚合和注意力分数。 self-attention模块 ...
首先感谢台大李宏毅老师和[b站up主凉饭爷上传的视频](台大李宏毅21年机器学习课程 self-attention和transformer_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili)。 之前自己也有看过原论文,看的懵懵懂懂,然后由于看到了CCnet(Criss-Cross ...