softmax attention
时间: 2023-08-24 12:07:48 浏览: 50
Softmax attention是一种常用的注意力机制,通常用于自然语言处理中的文本生成任务。它的作用是根据输入的序列,计算每个位置与其他位置的关联度,然后根据这些关联度来加权计算每个位置的表示。具体来说,softmax attention将输入序列的每个位置视为查询(query),并根据它与其他位置的相似度来计算每个位置的权重。这些权重经过softmax归一化后,就可以作为加权系数来计算每个位置的表示。在生成任务中,softmax attention可以帮助模型更好地关注输入序列中与当前生成位置相关的信息,从而提高生成质量。
相关问题
Attention softmax
Attention softmax是一种用于计算注意力权重的函数。在自然语言处理和机器翻译中,Attention softmax通常用于计算每个输入位置的注意力得分。它将输入向量作为输入,并通过对其进行softmax操作,将其转换为注意力权重。
注意力机制可以帮助模型在处理序列数据时关注相关的部分。其中,Attention softmax可以根据输入的向量,计算出每个位置的注意力得分,并对这些得分进行归一化处理。这样,在计算加权和时,模型可以更加关注与当前任务相关的输入位置。
有了注意力权重,我们可以根据注意力得分对输入进行加权求和,并将结果传递给后续的计算步骤。这样,模型可以根据不同的任务和输入,动态地选择关注的部分,从而提高模型的性能和效果。
Softmax-cross-attention
Softmax-cross-attention是在decoder中应用的一种注意力机制。它将encoder的输出作为key和value,将decoder的输出作为query,通过计算query和key之间的相似度得到权重,然后对value进行加权求和,从而得到attention values。Softmax函数被用来计算相似度的权重,并且保证了权重的归一性,使得所有权重之和等于1。Softmax函数对每个值进行指数运算,并将结果归一化,使得较大的值得到较大的权重。