global attention作用
时间: 2023-07-29 16:06:34 浏览: 35
全局注意力(global attention)是一种在自然语言处理任务中常用的注意力机制。它的作用是在给定一个查询(query)和一组键值对(key-value pairs)的情况下,计算出每个键值对对于查询的重要程度,以便将这些重要信息聚合到一个综合表示中。
具体来说,全局注意力将查询与每个键进行相似度计算,得到一个权重分布。这个权重分布可以用来加权求和,得到一个对于查询重要性较高的值。这样做可以帮助模型更好地理解输入序列中不同部分之间的关系,从而提高模型在一些任务中的性能,如机器翻译、问答系统等。
全局注意力的计算公式通常包括三个步骤:首先,计算查询和键之间的相似度得分;其次,使用softmax函数将这些得分归一化为权重;最后,将这些权重与对应的值进行加权求和,得到最终的综合表示。
总之,全局注意力可以帮助模型聚焦于输入序列中与查询相关的部分,并且根据它们的重要程度进行加权处理,从而提高模型对输入序列的理解能力。
相关问题
Global Attention Mechanism
全局注意力机制是一种机器学习中的技术,用于在输入序列中为每个时间步骤分配不同的权重,以便在处理序列时更好地捕捉关键信息。该机制可以应用于各种任务,如机器翻译、语音识别和图像分类等。在全局注意力机制中,每个时间步骤的权重是通过计算输入序列中所有时间步骤的相似度来确定的。这种相似度可以通过计算两个时间步骤之间的余弦相似度或点积来获得。
global attention mechanism
全局注意力机制是一种机器学习中的技术,用于在输入序列中为每个时间步骤分配不同的权重,以便在处理序列时更好地捕捉关键信息。该机制可以应用于各种任务,如机器翻译、语音识别和图像分类等。在全局注意力机制中,每个时间步骤的权重是通过计算输入序列中所有时间步骤的相似度来确定的。这种相似度可以通过计算两个时间步骤之间的余弦相似度或点积来获得。
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