一、Attention 1.基本信息 最先出自於Bengio團隊一篇論文:NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE ,論文在2015年發表在ICLR。 encoder-decoder模型通常 ...
attention的本質 通過計算Query和一組Key的相似度 或者叫相關性 注意力分布 ,來給一組Value賦上權重,一般地還會求出這一組Value的加權和。 一個典型的soft attention如下公式所示: 先用Query求出分別和一組Key計算相似度,計算相似度的方法有很多種,常用的有點乘 perceptron 然后用softmax歸一化,得到每個Key對應的概率分布 或者叫權重 ,即 ...
2019-04-22 16:14 0 1527 推薦指數:
一、Attention 1.基本信息 最先出自於Bengio團隊一篇論文:NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE ,論文在2015年發表在ICLR。 encoder-decoder模型通常 ...
Self-Attention 之前的RNN輸入是難以並行化的,我們下一個輸入可能依賴前一個輸出,只有知道了前面的輸出才能計算后面的輸出。 於是提出了 self-attention ,但是這時候 $b^{i}$ 能夠並行化計算 論文地址:https://arxiv.org/pdf ...
參考1,參考2 直觀理解 先來看一個翻譯的例子“I arrived at the bank after crossing the river” 這里面的bank指的是銀行還是河岸呢,這就需要我們聯 ...
(input_shape): 這是你定義權重的地方。這個方法必須設 self.built = True ...
Transformer模型詳解(圖解最完整版) - 初識CV的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/338817680 一篇transformer詳細介紹 RNN由於其順序結構訓練速度常常受到限制,既然Attention模型本身可以看到全局的信息 ...
本文轉載自:https://blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/90600028 一、Self-Attention概念詳解 對於self-attention來講,Q(Query), K(Key), V(Value)三個矩陣均來自同一輸入 ...
self-attention是什么? 一個 self-attention 模塊接收 n 個輸入,然后返回 n 個輸出。自注意力機制讓每個輸入都會彼此交互(自),然后找到它們應該更加關注的輸入(注意力)。自注意力模塊的輸出是這些交互的聚合和注意力分數。 self-attention模塊 ...
首先感謝台大李宏毅老師和[b站up主涼飯爺上傳的視頻](台大李宏毅21年機器學習課程 self-attention和transformer_嗶哩嗶哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili)。 之前自己也有看過原論文,看的懵懵懂懂,然后由於看到了CCnet(Criss-Cross ...