在注意力机制中怎么把输入向量加上位置编码
时间: 2023-07-05 09:19:29 浏览: 63
在注意力机制中,我们需要将输入向量加上位置编码以便让模型能够更好地理解输入序列中不同位置的信息。位置编码是一个矩阵,其大小与输入向量的维度相同。位置编码的计算方式如下:
对于输入序列中的每个位置 i 和每个维度 j,位置编码中的值计算公式如下:
$PE_{(i,j)}=sin(\frac{i}{10000^{2j/d}})$ 当 j 为偶数时
$PE_{(i,j)}=cos(\frac{i}{10000^{2(j-1)/d}})$ 当 j 为奇数时
其中,d 为输入向量的维度,i 为输入序列中的位置,j 为输入向量中的维度。在计算完位置编码后,将其加到输入向量中即可完成位置编码的操作。
相关问题
空间注意力机制与位置注意力机制的区别在于
空间注意力机制和位置注意力机制的区别在于计算注意力权重的方式不同。
在空间注意力机制中,查询向量与所有的键向量组合成一个矩阵,该矩阵表示了输入序列中所有位置之间的相关性。然后,通过对这个矩阵进行 softmax 操作,得到一个注意力权重矩阵,该矩阵的每一行都表示一个查询向量对所有键向量的注意力权重。
而在位置注意力机制中,查询向量和键向量都需要加上一个位置向量,然后再进行计算。这个位置向量是通过一个位置编码器产生的,它会为输入序列中的每个位置生成一个不同的向量,反映了该位置在序列中的位置信息。在这种机制下,对于不同位置的查询向量和键向量,计算得到的注意力权重是不同的。
因此,空间注意力机制更注重全局信息的捕捉,适用于需要捕捉序列整体信息的场景,如机器翻译;而位置注意力机制则更注重局部信息的捕捉,适用于需要捕捉序列局部信息的场景,如自然语言生成。
空间注意力机制与位置注意力机制的区别是
空间注意力机制和位置注意力机制的区别在于计算注意力权重的方式不同。
在空间注意力机制中,查询向量与所有的键向量组合成一个矩阵,该矩阵表示了输入序列中所有位置之间的相关性。然后,通过对这个矩阵进行 softmax 操作,得到一个注意力权重矩阵,该矩阵的每一行都表示一个查询向量对所有键向量的注意力权重。
而在位置注意力机制中,查询向量和键向量都需要加上一个位置向量,然后再进行计算。这个位置向量是通过一个位置编码器产生的,它会为输入序列中的每个位置生成一个不同的向量,反映了该位置在序列中的位置信息。在这种机制下,对于不同位置的查询向量和键向量,计算得到的注意力权重是不同的。
因此,空间注意力机制更注重全局信息的捕捉,适用于需要捕捉序列整体信息的场景,如机器翻译;而位置注意力机制则更注重局部信息的捕捉,适用于需要捕捉序列局部信息的场景,如自然语言生成。
相关推荐
![pptx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083543.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)