attention的激活函数

注意力机制（Attention）是一种机制，用于在序列任务中选择相关的部分并进行加权。它通过计算输入序列中各个元素与某个查询之间的相似度，然后根据相似度对输入序列进行加权求和，从而得到一个加权的表示。

在注意力机制中，通常有三个关键的步骤：计算相似度、对相似度进行归一化、计算加权和。激活函数通常被用来计算相似度。

常见的注意力机制中使用的激活函数有：
1. 点积（Dot Product）：直接计算查询向量和每个输入向量之间的点积，即相似度为内积值。
2. 缩放点积（Scaled Dot Product）：在点积的基础上，除以一个缩放因子，一般是查询向量和输入向量的维度的平方根，目的是缩小点积的值范围，使得梯度更稳定。
3. 双线性（Bilinear）：通过引入一个可学习的矩阵，将查询向量和输入向量进行线性变换后再计算相似度。
4. 多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP）：使用一个多层神经网络来计算相似度。

这些激活函数并不是唯一的选择，根据具体任务和需求，也可以进行定制化的设计和选择。

相关问题

attention层有哪些可用的激活函数

在attention层中，通常不使用激活函数，而是使用softmax函数来计算每个输入的权重。softmax函数将输入向量转换为概率分布，并确保所有权重的总和为1。这样，每个输入的权重就可以被视为概率，用于计算加权平均值。如果在attention层中使用激活函数，可能会导致权重不再是概率，从而影响模型的性能。

cbam注意力机制使用了哪些激活函数

CBAM注意力机制中使用了sigmoid和softmax激活函数。在CBAM模块中，首先使用全局平均池化操作进行特征压缩，然后使用两个全连接层分别提取channel和spatial attention，其中channel attention使用sigmoid作为激活函数，spatial attention使用softmax作为激活函数。这些激活函数的作用是将输出值映射到[0,1]的范围内，以便计算相应的注意力权重。