多頭注意力機制
注意力機制 橙色與綠色：輸入的兩個query。 K：key。 V：value 連線為權重，離的近的相似度高，同時權重就高，然后用權重乘以value就得到輸出向量 多頭注意力機制 MASK掩碼：對t時刻（紅色筆記）之后的數值，設為很大的負數（綠色筆記），從而將 ...
原文：多頭Attention 和 自注意力機制
這個多頭attention確實挺搞的，這個東西繞來繞去，看torch的文檔也看不懂，看源碼也迷迷糊糊的，可能我的智商就是不夠吧。。。枯了 論文里的公式求法，可以看到它因為是self multiheadsAttention。多頭自注意力機制，所以它這里的Q K V 實際上是同一個東西，也就是最后一維都是相同的。 為什么這里可以直接concat起來，是因為它將Q K V最后一維都進行了切割，也就是說， ...
2021-11-19 11:15 0 1326 推薦指數：
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model 實現： 參考來源：https://keras.io/examples/nlp/text_classification_with_transformer/ 注意一點：輸出是的shape=(?,?,dim)，實際過程中，需要明確第二維真實數據，手動更改如下： ...
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attention注意力機制的原理
可以這樣來看待注意力機制：將Source中的構成元素想象成是有一系列的<key,value>數據對構成，此時對於Target中的某個元素Query，通過計算Query和各個Key的相似性或者相關性，得到每個Key對應Value的權重系數，然后對Value進行加權求和，即得到 ...