这个多头attention确实挺搞的，这个东西绕来绕去，看torch的文档也看不懂，看源码也迷迷糊糊的，可能我的智商就是不够吧。。。枯了 论文里的公式求法，可以看到它因为是self-multiheadsAttention。多头自注意力机制，所以它这里的Q K V 实际上是同一个东西，也就是最后 ...

注意力的种类有如下四种： 加法注意力, Bahdanau Attention 点乘注意力, Luong Attention 自注意力, Self-Attention 多头点乘注意力, Multi-Head Dot Product Attention（请转至Transformer ...

注意力机制分为：通道注意力机制， 空间注意力机制， 通道_空间注意力机制， 自注意力机制 参考： https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/121371986 通道注意力机制 SENet 其重点是获得输入进来的特征层 ...

多头注意力可以用以下一张图描述： 1、使用pytorch自带的库的实现 参数说明如下： embed_dim：最终输出的 K、Q、V 矩阵的维度，这个维度需要和词向量的维度一样 num_heads：设置多头注意力的数量。如果设置为 1，那么只使用一组注意力 ...

首先是注意力公式： 其计算图： 代码： 多头注意力： 摘自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/107889011 ...

model 实现： 参考来源：https://keras.io/examples/nlp/text_classification_with_transformer/ 注意一点：输出是的shape=(?,?,dim)，实际过程中，需要明确第二维真实数据，手动更改如下： ...

一、传统编码-解码机制 设输入序列$\{x^1,x^2,...,x^n\}$，输出序列$\{y^1,y^2,...,y^m\}$，encoder的隐向量为$h_1,h_2,...$，decoder的隐向量为$s_1,s_2,...$。 解码器的输入只有一个向量，该向量就是输入序列经过编码器 ...

attention机制原多用于NLP领域，是谷歌提出的transformer架构中的核心概念。现在cv领域也开始越来越多的使用这种方法。本次分享对注意力机制进行了相关的梳理，旨在帮助大家入门attention机制，初步了解attention的结构以及背后原理。 1. attention概念 ...