Self-Attention 和 Transformer
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 ...
原文：Self-attention + transformer 和其他一些总结
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 年机器学习课程 self attention和transformer 哔哩哔哩 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 Attention for Semantic Segmentation 十字交叉注意力机制 ,于是又回过头来看注意力机制。 于是就有了下面 ...
2021-05-10 18:08 0 2416 推荐指数：
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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 ...