近三年出现的注意力机制有哪些?
时间: 2023-11-01 09:06:34 浏览: 45
近三年出现的一些注意力机制包括1. Transformer-XL的相对位置编码:相对位置编码是指在Transformer模型中对词语之间的相对位置关系进行编码,以便模型能够更好地捕捉长距离依赖性。这种相对位置编码在Transformer-XL中被引入,以改进原始Transformer中的位置编码方法。
2. Sparse Transformer的稀疏注意力:为了减少计算和存储成本,Sparse Transformer引入了稀疏注意力机制,只关注与当前位置相关的一小部分词语。这种注意力机制通过使用固定的规则或学习得到的重要性分布来选择要参与计算的词语。
3. Linformer的线性化注意力:Linformer是一种基于线性化注意力机制的Transformer变体。它通过将注意力权重计算过程中的矩阵乘法操作转化为线性变换和点积操作,从而减少了计算复杂度。
4. Longformer的长距离注意力:Longformer是一种能够处理长文本序列的Transformer模型。它通过引入一种称为"sliding window"的机制,使得模型能够在长距离上保持全局的注意力。
需要注意的是,以上提到的注意力机制只是近年来出现的一些例子,并不代表全部。注意力机制是一个活跃的研究领域,还有其他一些新的注意力机制被提出和探索。
相关问题
python代码实现自注意力机制
自注意力(Self-Attention)机制是Transformer架构的核心组成部分,最初在机器翻译任务中由 Vaswani 等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中引入。在Python中,特别是在使用像PyTorch或TensorFlow这样的深度学习库时,我们可以用以下步骤来实现自注意力机制:
1. **Query、Key和Value的计算**:
- 对输入序列中的每个词(或单词的向量表示),我们创建三个版本:一个是查询(Query)向量,用于找出与其他向量的相关度;一个是键(Key)向量,用于存储相似度信息;还有一个值(Value)向量,用来存储原始信息。
```python
def compute_attention(query, key, value):
attention_scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(key.size(-1))
attention_weights = softmax(attention_scores, dim=-1)
output = torch.matmul(attention_weights, value)
return output, attention_weights
```
2. **加性注意力**:
这是最常见的自注意力形式,通过softmax函数将得分转换为概率分布。
3. **多头注意力(Multi-Head Attention)**:
分离为多个子注意力机制,每个子机制处理输入的不同线性变换,然后合并结果,以捕捉不同尺度的信息。
```python
def multi_head_attention(query, key, value, num_heads):
query_heads = torch.split(query, query.size(-1) // num_heads, dim=-1)
key_heads = torch.split(key, key.size(-1) // num_heads, dim=-1)
value_heads = torch.split(value, value.size(-1) // num_heads, dim=-1)
attended_heads = [compute_attention(head_q, head_k, head_v) for head_q, head_k, head_v in zip(query_heads, key_heads, value_heads)]
attended_heads = [h for h in attended_heads]
concatenated = torch.cat(attended_heads, dim=-1)
return concatenated
```
4. **残差连接和层归一化**:
这些是Transformer层的标准组成部分,用于优化模型性能。
```python
def self_attention_layer(inputs, num_heads, dropout):
# 前向传播过程
att_output = multi_head_attention(inputs, inputs, inputs, num_heads)
att_output = dropout(att_output)
att_output = residual_connection(inputs, att_output)
normalized_output = layer_norm(inputs + att_output)
return normalized_output
```
SE注意力机制的数学原理
自注意力(Self-Attention)机制是Transformer模型的核心组成部分,由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中首次提出,主要用于处理序列数据,如自然语言。它借鉴了人类处理信息的方式,即在处理当前单词时,会同时考虑序列中的所有其他单词。
数学上,自注意力机制的基本步骤包括:
1. **Query Key Value(查询-键-值)映射**:对于每个输入位置的单词(或特征向量),我们生成三个向量,分别是Query(Q)、Key(K)和Value(V)。通常,这一步使用线性变换(矩阵乘法)完成,每个词的表示被投影到不同的空间。
\[ Q = W_Q \cdot X, \quad K = W_K \cdot X, \quad V = W_V \cdot X \]
其中,\( W_Q \), \( W_K \) 和 \( W_V \) 是权重矩阵,\( X \) 是输入的序列向量。
2. **相似度计算**:用Query向量与所有的Key向量做点积,然后取softmax(通常是逐行 softmax)来计算注意力得分,反映了Query对应于每个Key的重要性。
\[ Attention(\text{query}, \text{key}) = \text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}) \]
3. **加权求和**:将每个Value向量乘以其对应的注意力得分,得到加权后的结果。
\[ Attention\_Output = Attention \cdot V \]
4. **残差连接和层归一化**:最后,将这个加权求和的结果与原始输入通过残差连接(Residual Connection)连接,并通过层归一化(Layer Normalization)来优化学习过程。
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